【摘 要】
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精确的网络流量分类是实现互联网可控可管的关键,传统的单一分类算法需要构建基于特定假设的某种模型,算法对于待分类数据的分布要求高,不能满足复杂多变的网络流量的分类要
【机 构】
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空军工程大学信息与导航学院,空军后勤部
【基金项目】
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陕西省自然科学基础研究计划重点项目(2012JZ8005);全军军事学研究生课题项目(2010XXXX-488,2011XXX-X23)
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精确的网络流量分类是实现互联网可控可管的关键,传统的单一分类算法需要构建基于特定假设的某种模型,算法对于待分类数据的分布要求高,不能满足复杂多变的网络流量的分类要求。基于此,采用多决策树组合的随机森林算法实现网络流量分类。通过实际网络流量数据实验表明,在各种情况下,随机森林算法都能显著改善网络流量特别是小比例样本的分类效果,算法降低了单一算法过于依赖特定假设模型的要求,对于待分类样本的分布要求低,随机森林算法具有良好的分类效果和鲁棒性。
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