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题名基于特征加权的朴素贝叶斯流量分类方法研究
被引量：8
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作者
张泽鑫
李俊
常向青
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机构
中国科学院计算机网络信息中心
中国科学院大学
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出处
《高技术通讯》
CAS
CSCD
北大核心
2016年第2期119-128,共10页
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基金
973计划(2012CB315803)
中国科学院计算机网络信息中心"一三五"计划(CNIC_PY-1401)资助项目
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文摘
研究了被广泛应用于互联网流量分类的朴素贝叶斯分类方法的性能特点,针对此方法在给定类别下给出的所有流量特征同等重要并且是独立的假设在现实中难以满足,致使分类准确率不高的问题,提出一种基于特征加权的朴素贝叶斯流量分类算法。该算法基于NetFlow记录的特征信息,采用特征选择算法ReliefF和相关系数方法计算每个特征的权重值,然后将网络流量分配至后验概率最大的应用类别中。实验结果表明,这种基于特征加权的朴素贝叶斯算法具有超过94%的分类准确率,并且维持了朴素贝叶斯方法简单高效、分类稳定的特性,可以满足当前高带宽网络流量分类的需求。
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关键词
流量分类(tc)
RELIEFF
相关系数
特征加权(AW)
朴素贝叶斯(NB)
Net-Flow
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Keywords
traffic classification （tc）, ReliefF, correlation coefficient, attribute weighting （AW）, Naive Bayes （NB）, NetFlow
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分类号
TP393.06
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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