为解决物联网设备资源受限、平衡流量检测精度与时间开销等问题,提出一种FastSplit-RF(random forest with fast split)的轻量化分类算法。针对物联网流量设计一个通用的特征提取流程,在随机森林算法基础上,使用多臂赌博机策略代替节点...为解决物联网设备资源受限、平衡流量检测精度与时间开销等问题,提出一种FastSplit-RF(random forest with fast split)的轻量化分类算法。针对物联网流量设计一个通用的特征提取流程,在随机森林算法基础上,使用多臂赌博机策略代替节点分裂的遍历过程,实现对节点的快速分割,完成高效、轻量化的物联网流量分类。实验验证,FastSplit-RF相较随机森林算法,在准确率提升了2.45%的同时,检测速度增快了62.16%,内存占用减小了48.68%。展开更多
文摘为解决物联网设备资源受限、平衡流量检测精度与时间开销等问题,提出一种FastSplit-RF(random forest with fast split)的轻量化分类算法。针对物联网流量设计一个通用的特征提取流程,在随机森林算法基础上,使用多臂赌博机策略代替节点分裂的遍历过程,实现对节点的快速分割,完成高效、轻量化的物联网流量分类。实验验证,FastSplit-RF相较随机森林算法,在准确率提升了2.45%的同时,检测速度增快了62.16%,内存占用减小了48.68%。