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面向多类不均衡网络流量的特征选择方法
被引量：
9
1
作者
孙兴斌
孙彦赞
+1 位作者
郑小盈
芮赟
《计算机应用研究》
CSCD
北大核心
2017年第2期568-571,594,共5页
针对网络流量分类中的多类不均衡问题,提出一种基于相对不确定性和对称不确定性的Hybrid型特征选择方法。首先,利用相对不确定性为每个类选择候选特征集;然后,保留每个候选特征集中对称不确定性较高的特征并去除其他特征;最后,利用基于C...
针对网络流量分类中的多类不均衡问题,提出一种基于相对不确定性和对称不确定性的Hybrid型特征选择方法。首先,利用相对不确定性为每个类选择候选特征集;然后,保留每个候选特征集中对称不确定性较高的特征并去除其他特征;最后,利用基于C4.5决策树的wrapper型特征选择方法确定最优特征子集。在真实网络流量数据集上的实验结果表明,与传统方法相比,该方法具有较高的整体准确率、小类召回率和g-mean值,从而可以减轻多类不均衡问题带来的不良影响。
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关键词
网络流量
多类不均衡
特征选择
相对不确定性
对称不确定性
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职称材料
题名
面向多类不均衡网络流量的特征选择方法
被引量：
9
1
作者
孙兴斌
孙彦赞
郑小盈
芮赟
机构
上海大学
通信与信息工程学院
中国科学院
上海
高等研究院
上海大学上海市特种光纤与光接入网省部共建重点实验室
出处
《计算机应用研究》
CSCD
北大核心
2017年第2期568-571,594,共5页
基金
国家自然科学基金资助项目(61501289)
国家自然科学青年基金资助项目(61302093)
+3 种基金
国家教育部高等学校博士学科点专项基金资助项目(20133108120018)
上海市科委重大项目(14511101505)
中科院先导专项“未来网络系统架构与关键技术研究”子课题资助项目(XDA06010301)
上海市科学技术委员会“扬帆计划”资助项目(14YF1408900)
文摘
针对网络流量分类中的多类不均衡问题,提出一种基于相对不确定性和对称不确定性的Hybrid型特征选择方法。首先,利用相对不确定性为每个类选择候选特征集;然后,保留每个候选特征集中对称不确定性较高的特征并去除其他特征;最后,利用基于C4.5决策树的wrapper型特征选择方法确定最优特征子集。在真实网络流量数据集上的实验结果表明,与传统方法相比,该方法具有较高的整体准确率、小类召回率和g-mean值,从而可以减轻多类不均衡问题带来的不良影响。
关键词
网络流量
多类不均衡
特征选择
相对不确定性
对称不确定性
Keywords
Internet traffic
multi-class imbalance
feature selection
relative uncertainty
symmetric uncertainty
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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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
面向多类不均衡网络流量的特征选择方法
孙兴斌
孙彦赞
郑小盈
芮赟
《计算机应用研究》
CSCD
北大核心
2017
9
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