面向多类不均衡网络流量的特征选择方法

• 作者: 孙兴斌 孙彦赞 芮赟 郑小盈
• 来源期刊: 计算机应用研究
• 关键词: 网络流量 多类不均衡 特征选择 相对不确定性 对称不确定性
• 年，卷（期）: 2017,（2）
• 所属期刊栏目: 网络与通信技术
• 页码范围: 568-571,594
• 页数: 5页
• 分类号: TP393.06
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1001-3695.2017.02.055

摘要

针对网络流量分类中的多类不均衡问题,提出一种基于相对不确定性和对称不确定性的Hybrid型特征选择方法.首先,利用相对不确定性为每个类选择候选特征集;然后,保留每个候选特征集中对称不确定性较高的特征并去除其他特征;最后,利用基于C4.5决策树的wrapper型特征选择方法确定最优特征子集.在真实网络流量数据集上的实验结果表明,与传统方法相比,该方法具有较高的整体准确率、小类召回率和g-mean值,从而可以减轻多类不均衡问题带来的不良影响.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	芮赟	中国科学院上海高等研究院	15	104	5.0	9.0
2	孙兴斌	上海大学通信与信息工程学院	2	11	2.0	2.0
6	孙彦赞	上海大学上海市特种光纤与光接入网省部共建重点实验室	20	38	3.0	5.0
7	郑小盈	中国科学院上海高等研究院	8	26	3.0	5.0