MFCuts多维报文分类算法

李育强; 姚凯; 李常春; 兰云海

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在超高速网络中的流量分析和统计面临极大的性能挑战，而流分类算法是影响性能的关键因素。为改进Hicuts和HypterCuts的不足，提出了一种新的多维分类算法MFCuts。其根据一个给定的算法的优劣度量公式，找出所有唯独不同分割中最优的一个进行实际分割。实验结果表明，它能克服同类算法的不足，有效避免了HiCuts每次只能选取一维进行分割以及HypterCuts分割具有较大随意性的特点，有效提高流分类速度。

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来源
《计算机应用》 |2014年第z1期|169-172|共4页
作者
李育强; 姚凯; 李常春; 兰云海;
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作者单位

电子科技大学;

中国人民解放军重庆通信学院;

中国民用航空中南地区管理局;

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正文语种 chi
中图分类计算技术、计算机技术;
关键词
报文分类; 分类算法; 流量分类; 多维分类; 决策树;

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