基于多层网络流量分析的用户分类方法

发布时间：2018-02-10 15:13

  本文关键词： 流量分类 地理位置 用户偏好 K-means聚类 随机森林　出处：《计算机应用》2017年03期 　论文类型：期刊论文

【摘要】：对用户进行准确分类对提高客户定制服务的质量具有重要作用,但用户出于隐私保护的考虑,经常不配合网络服务商,拒绝提供个人信息,如地理位置信息、兴趣爱好等。为解决这一问题,在保护用户隐私的前提下,通过分析网络层、应用层等多层网络流量,然后利用K-means聚类、随机森林算法等机器学习方法,预测出用户的地理位置类型(比如公寓、校园等)和兴趣爱好,并分析地理位置类型与用户兴趣爱好的关系,以提高对用户分类的准确性。实验结果表明,此方案可以自适应地划分用户所属用户类型和地理位置类型,通过关联用户的地理位置类型和用户类型提高了用户行为分析的准确性。
[Abstract]:Accurate classification of users plays an important role in improving the quality of custom-made services, but users often refuse to provide personal information, such as geographical location information, because of privacy protection, and often do not cooperate with network service providers. In order to solve this problem, under the premise of protecting user privacy, through analyzing the network layer, application layer and other multi-layer network traffic, then using K-means clustering, random forest algorithm and other machine learning methods. The user's geographical location type (such as apartment, campus, etc.) and interests are predicted, and the relationship between geographical location type and user's interest is analyzed in order to improve the accuracy of user classification. This scheme can self-adaptively divide user type and geographical location type, and improve the accuracy of user behavior analysis by associating user's geographical location type and user type.
【作者单位】： 南京邮电大学计算机学院;
【基金】：国家自然科学基金资助项目(61202353,61272084)~~
【分类号】：TP181;TN915.0

【相似文献】

相关期刊论文 前10条

1 刘足华;熊惠霖;;基于随机森林的目标检测与定位[J];计算机工程;2012年13期

2 董师师;黄哲学;;随机森林理论浅析[J];集成技术;2013年01期

3 王象刚;;基于K均值随机森林快速算法及入侵检测中的应用[J];科技通报;2013年08期

4 陈姝;彭小宁;;基于粒子滤波和在线随机森林分类的目标跟踪[J];江苏大学学报(自然科学版);2014年02期

5 罗知林;陈挺;蔡皖东;;一个基于随机森林的微博转发预测算法[J];计算机科学;2014年04期

6 王丽婷;丁晓青;方驰;;基于随机森林的人脸关键点精确定位方法[J];清华大学学报(自然科学版);2009年04期

7 李建更;高志坤;;随机森林针对小样本数据类权重设置[J];计算机工程与应用;2009年26期

8 张建;武东英;刘慧生;;基于随机森林的流量分类方法[J];信息工程大学学报;2012年05期

9 吴华芹;;基于训练集划分的随机森林算法[J];科技通报;2013年10期

10 张华伟;王明文;甘丽新;;基于随机森林的文本分类模型研究[J];山东大学学报(理学版);2006年03期

相关会议论文 前7条

1 谢程利;王金桥;卢汉清;;核森林及其在目标检测中的应用[A];第六届和谐人机环境联合学术会议（HHME2010)、第19届全国多媒体学术会议（NCMT2010）、第6届全国人机交互学术会议（CHCI2010）、第5届全国普适计算学术会议（PCC2010）论文集[C];2010年

2 武晓岩;方庆伟;;基因表达数据分析的随机森林方法及算法改进[A];黑龙江省第十次统计科学讨论会论文集[C];2008年

3 张天龙;梁龙;王康;李华;;随机森林结合激光诱导击穿光谱技术用于的钢铁分类[A];中国化学会第29届学术年会摘要集——第19分会：化学信息学与化学计量学[C];2014年

4 相玉红;张卓勇;;组蛋白去乙酰化酶抑制剂的构效关系研究[A];第十一届全国计算（机）化学学术会议论文摘要集[C];2011年

5 张涛;李贞子;武晓岩;李康;;随机森林回归分析方法及在代谢组学中的应用[A];2011年中国卫生统计学年会会议论文集[C];2011年

6 冯飞翔;冯辅周;江鹏程;刘菁;刘建敏;;随机森林和k-近邻法在某型坦克变速箱状态识别中的应用[A];第八届全国转子动力学学术讨论会论文集[C];2008年

7 曹东升;许青松;梁逸曾;陈宪;李洪东;;组合树的集合体和后向消除策略去分类P-糖蛋白化合物[A];第十届全国计算(机)化学学术会议论文摘要集[C];2009年

相关博士学位论文 前4条

1 曹正凤;随机森林算法优化研究[D];首都经济贸易大学;2014年

2 雷震;随机森林及其在遥感影像处理中应用研究[D];上海交通大学;2012年

3 岳明;基于随机森林和规则集成法的酒类市场预测与发展战略[D];天津大学;2008年

4 李书艳;单点氨基酸多态性与疾病相关关系的预测及其机制研究[D];兰州大学;2010年

相关硕士学位论文 前10条

1 钱维;药品不良反应监测中随机森林方法的建立与实现[D];第二军医大学;2012年

2 韩燕龙;基于随机森林的指数化投资组合构建研究[D];华南理工大学;2015年

3 贺捷;随机森林在文本分类中的应用[D];华南理工大学;2015年

4 张文婷;交通环境下基于改进霍夫森林的目标检测与跟踪[D];华南理工大学;2015年

5 李强;基于多视角特征融合与随机森林的蛋白质结晶预测[D];南京理工大学;2015年

6 朱玟谦;一种收敛性随机森林在人脸检测中的应用研究[D];武汉理工大学;2015年

7 肖宇;基于序列图像的手势检测与识别算法研究[D];电子科技大学;2014年

8 李慧;一种改进的随机森林并行分类方法在运营商大数据的应用[D];电子科技大学;2015年

9 赵亚红;面向多类标分类的随机森林算法研究[D];哈尔滨工业大学;2014年

10 黎成;基于随机森林和ReliefF的致病SNP识别方法[D];西安电子科技大学;2014年

，

本文编号：1500810