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基于聚类与贝叶斯分类器的网络节点分组算法及评价模型
被引量：
3
1
作者
翟健宏
李伟
+1 位作者
葛瑞海
杨茹
《电信科学》
北大核心
2013年第2期51-57,共7页
多组群网络应用是目前比较流行的互联网服务模式之一,本文主要针对多组群网络应用的节点分组及评价方法进行研究探讨,设计了一种基于无监督聚类方法和贝叶斯分类器的高质量分组算法Clustyes,提出了基于"组耦合度"的可调多取...
多组群网络应用是目前比较流行的互联网服务模式之一,本文主要针对多组群网络应用的节点分组及评价方法进行研究探讨,设计了一种基于无监督聚类方法和贝叶斯分类器的高质量分组算法Clustyes,提出了基于"组耦合度"的可调多取向分组评价模型,该模型较好地将组内节点间往返时延、分组丢失率和跳数3个指标对组内通信的影响有机地量化融合。Clustyes算法在NS-3上进行了模拟,结果表明,使用该算法获得的分组具有组内节点通信性能好、稳定性高、物理距离近的优点。
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关键词
分组评价模型
组耦合度
聚类分析
贝叶斯分类器
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职称材料
题名
基于聚类与贝叶斯分类器的网络节点分组算法及评价模型
被引量：
3
1
作者
翟健宏
李伟
葛瑞海
杨茹
机构
哈尔滨工业大学计算机网络与信息安全研究中心
黑龙江工程学院计算机科学与技术系
出处
《电信科学》
北大核心
2013年第2期51-57,共7页
基金
国家自然科学基金资助项目(No.61173145)
国家重点基础研究发展计划("973"计划)基金资助项目(No.2011CB302605)
文摘
多组群网络应用是目前比较流行的互联网服务模式之一,本文主要针对多组群网络应用的节点分组及评价方法进行研究探讨,设计了一种基于无监督聚类方法和贝叶斯分类器的高质量分组算法Clustyes,提出了基于"组耦合度"的可调多取向分组评价模型,该模型较好地将组内节点间往返时延、分组丢失率和跳数3个指标对组内通信的影响有机地量化融合。Clustyes算法在NS-3上进行了模拟,结果表明,使用该算法获得的分组具有组内节点通信性能好、稳定性高、物理距离近的优点。
关键词
分组评价模型
组耦合度
聚类分析
贝叶斯分类器
Keywords
grouping evaluation model, group coupling degree, cluster analysis, Bayesian classifier
分类号
TN918 [电子电信—通信与信息系统]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于聚类与贝叶斯分类器的网络节点分组算法及评价模型
翟健宏
李伟
葛瑞海
杨茹
《电信科学》
北大核心
2013
3
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