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摘要:
针对IPv6地址空间巨大,无法在现有技术下实现全网扫描的问题,提出基于熵、聚类分析、关联规则学习改进算法的活跃IPv6地址前缀的预测算法.实验结果表明本算法得到59%~61%的预测准确率,与已有算法相比,准确率和稳定性均有所提升.
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文献信息
篇名 活跃IPv6地址前缀的预测算法
来源期刊 通信学报 学科 工学
关键词 IP扫描 IPv6 地址前缀 预测算法
年,卷(期) 2018,(z1) 所属期刊栏目 IPv6新技术与校园网络工程
研究方向 页码范围 1-8
页数 8页 分类号 TP393
字数 4816字 语种 中文
DOI 10.11959/j.issn.1000-436x.2018198
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 张沛 北京邮电大学网络技术研究院 23 65 5.0 7.0
2 马严 北京邮电大学网络技术研究院 98 731 15.0 23.0
3 李丹丹 北京邮电大学网络技术研究院 6 23 2.0 4.0
4 左志昊 北京邮电大学网络技术研究院 1 1 1.0 1.0
传播情况
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引文网络
引文网络
二级参考文献  (9)
共引文献  (4)
参考文献  (3)
节点文献
引证文献  (1)
同被引文献  (0)
二级引证文献  (0)
1973(1)
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2002(1)
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2010(1)
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2018(0)
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  • 引证文献(0)
  • 二级引证文献(0)
2019(1)
  • 引证文献(1)
  • 二级引证文献(0)
研究主题发展历程
节点文献
IP扫描
IPv6
地址前缀
预测算法
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
通信学报
月刊
1000-436X
11-2102/TN
大16开
北京市丰台区成寿路11号邮电出版大厦8层
2-676
1980
chi
出版文献量(篇)
6235
总下载数(次)
17
总被引数(次)
85479
论文1v1指导