子空間聚類算法在流量分類中的應用.pdf_第1頁
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文檔簡介

1、ADissertationSubmittedtoZhejiangUnivers’tyfortheDegofUnlVers1DegreeMasterofEngineering⑧TITLE：墜魚苧壘乜魚金魚里旦墨主皇!至壘g望至旦g至Q!NetworkTraffiCClasSificationAuthor：^bupervlSOr：Subject：College：SubmittedDate：201438浙江大學碩士學位論文摘要在線識別網絡流量

2、的業(yè)務類型是互聯網流量控制，網絡資源管理等工作的基礎。目前互聯網中各種業(yè)務流量隨著用戶需求的快速增長而不斷發(fā)生變化，包括業(yè)務特征值集合的變化，新的業(yè)務類型的出現等，而現有的流量分類器卻無法及時，準確地識別出流量的新業(yè)務特征值集合和業(yè)務類型，從而使流量分類器呈現可靠性差，擴展性不足等缺陷。當前的流量分類器難以為網絡資源的有效管理提供依據。本文的研究工作是設計一種離線數據分類方案來增強流量分類器來提高業(yè)務特征庫更新效率，從而提升分類器對網絡

3、環(huán)境變化的適應能力。文章首先對現有的在線流量分類方法進行了研究和分析，總結了當前流量分類器在識別流量業(yè)務類型時存在的不足；接著，提出了通過采用機器學習方法來提升DPI特征庫的更新效率的方案，在方案中，我們設計了一種子空間聚類方法一FPCLIQUE算法。FPCLIQUE算法將用于對流量數據進行分類，目的是降低離線分類流量數據的人工參與程度，提升流量分類器識別新業(yè)務流量的效率。由于這項工作需要大量的樣本測試數據，因此我們從校園網中心進行了包

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