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子空间流式分类方法在校园网IPv6流量上的应用研究

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随着IPv4地址的耗尽,IPv6将被广泛部署使用.在互联网流量分类领域,目前大多研究对象为IPv4流量.采集校园网IPv6流量数据,开展数据预处理工作,为解决流量数据面临的概念漂移问题,改进流式机器学习算法(VFDT).为每个类别搜索与之相关的特征集合,利用各特征集合建立子空间,在每个子空间利用流式机器学习算法建立分类模型,在分类过程中,不断学习新标记流量数据,改善分类模型.未知流量数据的类别预测为多个分类模型的投票结果.实验结果表明,改进的算法能改善流式学习方法在IPv6网络流量数据上的分类性能.

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来源
《中国教育和科研计算机网CERNET第二十五届学术年会》|2018年|44-52|共9页
会议地点西宁
作者
WANG Ruoyu; 王若愚; ZHANG Ling; 张凌; LIU Zhen; 刘珍;
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作者单位

中国教育和科研计算机网;

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会议组织
正文语种
原文格式 PDF
中图分类 TP393.18;
关键词
校园网; IPv6地址; 流量数据; 子空间流式分类;

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