基于CVFDT的网络流量分类方法

• 作者: 朱欣 杨季文 赵雷
• 来源期刊: 计算机工程
• 学科: 工学
• 关键词: 流量分类 应用识别 概念自适应快速决策树 数据流挖掘
• 年，卷（期）: 2011,（12）
• 所属期刊栏目: 网络与通信
• 页码范围: 101-103
• 分类号: TP309
• 字数: 3950字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1000-3428.2011.12.034

摘要

针对网络流量数据大、动态变化性高的问题,提出一种基于数据流挖掘技术--概念自适应快速决策树(CVFDT)的网络流量识别方法.CVFDT适合处理流动数据,随数据样本分布的变化更新模型,并能处理概念漂移.在具有12个最优属性特征的网络流数据集上进行实验,结果表明,与朴素贝叶斯方法相比,CVFDT方法具有较好的分类效果和稳定性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	杨季文	苏州大学计算机科学与技术学院	125	1056	16.0	25.0
2	赵雷	苏州大学计算机科学与技术学院	95	382	9.0	13.0
3	朱欣	苏州大学计算机科学与技术学院	1	9	1.0	1.0