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基于决策树的流量分类方法


□ 徐 鹏 林 森 刘 琼

  摘 要:近年来,利用机器学习方法处理流量分类问题已成为网络测量领域一个新兴的研究方向。在目前研究中应用较多的是朴素贝叶斯方法及其改进算法,但这些基于贝叶斯定理的分类方法过于依赖样本空间的分布,具有潜在的不稳定性。为此,引入C4.5决策树方法来处理流量分类问题。C4.5决策树方法利用信息熵来构建分类模型,无须假设先验概率的稳定。实验结果表明C4.5决策树方法可以有效避免网络流分布变化所带来的影响。

  关键词:流量分类; 网络测量; 网络流; 决策树; 统计属性

  中图分类号:TP393 文献标志码:A 文章编号:1001-3695(2008)08-2484-04

  Internet traffic classification using decision tree

  XU Penga,b,LIN Sena,b,LIU Qionga,b

  (a.Institute of Software, b.Graduate School, Chinese Academy of Sciences, Beijing 100190, China)

  Abstract:In recent years, Internet traffic classification using machine learning has been a new direction in network measurement.Nave Bayes method and its improved algorithms have been widely used in this area, because they are simple and efficient. The methods based on Bayesian theorem depend on probability distribution of sample spacing, so they have connatural instability. In order to handle this problem, this paper proposed a new method based on C4.5 decision tree. The C4.5 method used information entropy to build the classification model without assuming prior probability was stable. The test result indicates that the C4.5 method can avoid the affection of the flow distribution change.

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