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摘要:
由于宽带网络接入的进一步普及,由宽带接入点构建的网络变得十分复杂.如何定义并分析宽带接入点的行为特征成为亟待解决的问题.本文研究了基于用户网络账户登录记录的宽带接入点特征,将宽带接入点下的账号记录作为数据集,定义并计算有效的特征,引入机器学习的方法,以得到宽带接入点的类型分类.通过对结果的校验,表明:本文提出的方法可以准确且高效地实现对于宽带接入点的家庭类型与非家庭类型的识别,得到其行为特征.
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内容分析
关键词云
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文献信息
篇名 面向大数据的电信宽带接入点行为特征
来源期刊 太赫兹科学与电子信息学报 学科 工学
关键词 大数据 宽带接入点 行为特征
年,卷(期) 2017,(6) 所属期刊栏目 探测制导、测控通信与电子对抗
研究方向 页码范围 928-932
页数 5页 分类号 TN926+.1
字数 5045字 语种 中文
DOI 10.11805/TKYDA201706.0928
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 李勇 清华大学电子工程系 207 2161 23.0 35.0
2 孙静博 2 6 1.0 2.0
3 高宸 清华大学电子工程系 1 0 0.0 0.0
传播情况
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引文网络
引文网络
二级参考文献  (0)
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参考文献  (3)
节点文献
引证文献  (0)
同被引文献  (0)
二级引证文献  (0)
2009(1)
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2012(1)
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2014(1)
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2017(0)
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研究主题发展历程
节点文献
大数据
宽带接入点
行为特征
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
太赫兹科学与电子信息学报
双月刊
2095-4980
51-1746/TN
大16开
四川绵阳919信箱532分箱
62-241
2003
chi
出版文献量(篇)
3051
总下载数(次)
7
总被引数(次)
11167
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