【摘 要】
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网络流量分类是网络监控、服务质量和网络安全的前提和基础。为了对海量网络流量进行迅速、准确地分类,利用相似性和权重对随机森林算法进行改进,通过计算决策树相似度,消除
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网络流量分类是网络监控、服务质量和网络安全的前提和基础。为了对海量网络流量进行迅速、准确地分类,利用相似性和权重对随机森林算法进行改进,通过计算决策树相似度,消除决策冗余以加强分类性能;再用分类性能为指标设定权重构建随机森林,并结合Spark平台设计实现并行算法提高分类效率。实验结果表明,该方法提高了网络流量分类性能,同时具有可扩展性和顽健性,能够响应海量流量分类任务。
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