【摘 要】
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在分析了社交网络的发展和研究现状后,结合现有的网络流量识别方法和社交网络流量特征属性,提出了一种基于KMeans聚类算法的无监督学习社交网络流量识别方法.为了提高处理的
【机 构】
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北京信息科技大学计算机学院,北京信息科技大学网络文化传播北京市重点实验室,
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在分析了社交网络的发展和研究现状后,结合现有的网络流量识别方法和社交网络流量特征属性,提出了一种基于KMeans聚类算法的无监督学习社交网络流量识别方法.为了提高处理的高效性、实时性,利用开源云计算平台如doop上提供的M印Reduce架构进行分布式并行处理.对比实验结果表明,提出的方法能快速、高效的识别社交网络流量,并且识别准确率有显著提高.
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