原文服务方: 计算机应用研究       
摘要:
近年来,利用机器学习方法处理流量分类问题已成为网络测量领域一个新兴的研究方向.在目前研究中应用较多的是朴素贝叶斯方法及其改进算法,但这些基于贝叶斯定理的分类方法过于依赖样本空间的分布,具有潜在的不稳定性.为此,引入C4.5决策树方法来处理流量分类问题.C4.5决策树方法利用信息熵来构建分类模型,无须假设先验概率的稳定.实验结果表明C4.5决策树方法可以有效避免网络流分布变化所带来的影响.
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内容分析
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文献信息
篇名 基于决策树的流量分类方法
来源期刊 计算机应用研究 学科
关键词 流量分类 网络测量 网络流 决策树 统计属性
年,卷(期) 2008,(8) 所属期刊栏目 网络与通信技术
研究方向 页码范围 2484-2487
页数 4页 分类号 TP393
字数 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1001-3695.2008.08.070
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研究主题发展历程
节点文献
流量分类
网络测量
网络流
决策树
统计属性
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
计算机应用研究
月刊
1001-3695
51-1196/TP
大16开
1984-01-01
chi
出版文献量(篇)
21004
总下载数(次)
0
相关基金
国家重点基础研究发展计划(973计划)
英文译名:National Basic Research Program of China
官方网址:http://www.973.gov.cn/
项目类型:
学科类型:农业
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