周口师范学院网络管理中心
- 作品数：1 被引量：1H指数：1
- 相关机构：东南大学计算机科学与工程学院更多>>
- 发文基金：国家重点基础研究发展计划国家科技支撑计划更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术更多>>
- 基于贝叶斯更新机制的流量分类算法被引量：1
- 2013年
- 准确的网络流量分类是一系列网络管理活动的重要基础。近年来,利用机器学习的原理处理流量分类问题成为网络测量领域的研究热点,其中朴素贝叶斯方法因分类速度快,实现简单等优点而被广泛应用,但随着网络流量的变化和网络类别的增加,该方法的分类准确性和鲁棒性随着时间增长而逐渐降低,引入了一种新的流量分类模型更新方法,通过对模型的更新训练提升其分类性能,并保证模型应用的稳定性。理论分析和实验结果都表明:该方法能够使流量分类模型随着时间的增长而保持良好的总体性能,且不易受报文抽样的影响,能为其他诸多网络活动提供相应的支持。
- 周丁丁崔永锋董仕
- 关键词：朴素贝叶斯统计特征报文抽样
