【摘 要】
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随着互联网的飞速发展,根据网络流量识别网络业务的类型,逐渐成为网络技术研究的重要课题。本文将SVM和Random Forest算法应用于流量识别系统的机器学习过程中,首先通过Rando
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随着互联网的飞速发展,根据网络流量识别网络业务的类型,逐渐成为网络技术研究的重要课题。本文将SVM和Random Forest算法应用于流量识别系统的机器学习过程中,首先通过Random Forest算法对采集的数据特征信息进行分析选择,提取出在SVM算法中用来识别流量类型的8个主要特征,进而对数据进行预处理、训练学习,最终完成网络流量的分类识别。通过实验验证,该系统对流量识别准确率达96.7%,对当前的互联网应用的数据流量具有较高的识别准确率。
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