基于流量特征的用户互联网访问类型识别

• 作者: 关迎晖 李磊 王爱宝 陈康 陶彩霞 黄晓宇
• 来源期刊: 计算机系统应用
• 关键词: 网络流量 类型识别 特征选择 决策树
• 年，卷（期）: 2014,（9）
• 所属期刊栏目: 研究开发
• 页码范围: 177-181
• 页数: 5页
• 字数: 4980字
• 语种: 中文

摘要

近年来，对互联网用户在网络上的行为分析研究吸引了广泛的兴趣，分析的结果对网络运营商和普通用户都有重要的意义。研究用户在网络上的访问行为的类型识别问题，分析了一个由22万个网络数据包组成的数据集，从中提取统计特征，设计用户网络访问的类型识别算法，实验结果显示本文算法具有相当高的识别准确率。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	李磊	中山大学软件研究所	117	1028	16.0	29.0
2	王爱宝		4	41	2.0	4.0
3	黄晓宇	华南理工大学经济与贸易学院	18	150	5.0	12.0
5	陈康	中国电信股份有限公司广东研究院	16	297	8.0	16.0
6	陶彩霞	中国电信股份有限公司广东研究院	9	150	5.0	9.0
9	关迎晖	中国电信股份有限公司广东研究院	3	40	2.0	3.0