文件名称：基于机器学习的IP流量分类研究 (2010年)
文件大小：708KB
文件格式：PDF
更新时间：2024-06-10 22:56:32
工程技术 论文
IP流量分类是Intemet研究和流量工程的重要基础，近年来网络应用类别和Intemet流数量在快速增长。流量分类技术不断面临新的挑战。对基于机器学习的IP流量分类方法进行了系统性研究。给出了这类流量分类方法的数学描述；通过深入研究有监督和无监督机器学习方法在流量分类中的应用，从数据预处理、模型构建和模型评估3个方面评述这类技术的研究现状，并指出存在的问题；总结得出现阶段基于机器学习的IP流量分类技术存在数据偏斜、标识瓶颈、属性变化和实时分类等4个方面的共性问题；最后展望了流量分类技术的未来发展方向并介绍