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一种面向多类不平衡协议流量的改进AdaBoost.M2算法
一种面向多类不平衡协议流量的改进AdaBoost.M2算法
作者:
吴佩
张仁斌
张杰
原文服务方:
计算机应用研究
流量分类
集成学习算法
多类不平衡
泛化性能
摘要:
针对AdaBoost.M2算法在解决多类不平衡协议流量的分类问题时存在不足,提出一种适用于因特网协议流量多类不平衡分类的集成学习算法RBWS-ADAM2,本算法在AdaBoost.M2每次迭代过程中设计了基于权重的随机平衡重采样策略对训练数据进行预处理,该策略利用随机设置采样平衡点的重采样方式来更改多数类和少数类的样本数目占比,以构建多个具有差异性的训练集,并将样本权重作为样本筛选的依据,尽可能保留高权重样本,以加强对此类样本的学习.在国际公开的协议流量数据集上将RBWS-ADAM2算法与其他类似算法进行实验比较表明,相比于其他算法,该算法不仅对部分少数类的F-measure有较大提升,更有效提高了集成分类器的总体G-mean和总体平均F-measure,明显增强了集成分类器的整体性能.
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文献信息
篇名
一种面向多类不平衡协议流量的改进AdaBoost.M2算法
来源期刊
计算机应用研究
学科
关键词
流量分类
集成学习算法
多类不平衡
泛化性能
年,卷(期)
2019,(6)
所属期刊栏目
网络与通信技术
研究方向
页码范围
1863-1867
页数
5页
分类号
TP391
字数
语种
中文
DOI
10.19734/j.issn.1001-3695.2018.01.0010
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
张仁斌
合肥工业大学计算机与信息学院
37
235
9.0
12.0
2
张杰
合肥工业大学计算机与信息学院
18
56
5.0
7.0
3
吴佩
合肥工业大学计算机与信息学院
2
2
1.0
1.0
传播情况
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多类不平衡
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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
计算机应用研究
主办单位:
四川省计算机研究院
出版周期:
月刊
ISSN:
1001-3695
CN:
51-1196/TP
开本:
大16开
出版地:
邮发代号:
创刊时间:
1984-01-01
语种:
chi
出版文献量(篇)
21004
总下载数(次)
0
总被引数(次)
238385
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