【摘 要】
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对网络流量属性展开分析与选择是建立在流量特征评价标准模型的基础上,根据打包模型对网络流量进行改进.文章通过引入Relief算法,快速筛选具体权重,进而加快模型分类精准度与速度;通过K-Means聚类算法,文章建立针对网络流量监控识别的模型,并以此对相关网络平台数据包分类,根据已经具备的特征属性集对已知类型识别,在K-Means聚类算法应用下,查出未知类型.
【机 构】
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湖南大众传媒职业技术学院,湖南长沙 410100
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对网络流量属性展开分析与选择是建立在流量特征评价标准模型的基础上,根据打包模型对网络流量进行改进.文章通过引入Relief算法,快速筛选具体权重,进而加快模型分类精准度与速度;通过K-Means聚类算法,文章建立针对网络流量监控识别的模型,并以此对相关网络平台数据包分类,根据已经具备的特征属性集对已知类型识别,在K-Means聚类算法应用下,查出未知类型.
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