面向数据挖掘的网络流量分析及预测研究综述

作     者：肖军弼 魏娇娇 XIAO Junbi;WEI Jiaojiao

作者机构：中国石油大学(华东)计算机科学与技术学院青岛266580 

基　　金：中国高校产学研创新基金“SD-WAN网络中关键业务通信保障技术研究”(编号:2021FNA02007)资助 

出 版 物：《计算机与数字工程》 (Computer & Digital Engineering)

年 卷 期：2023年第51卷第2期

页      码：372-379,467页

摘      要：开展网络流量分析预测研究能够帮助网络运营商及时地进行网络运维调整及未来网络设计,合理规划网络流量调度,进而有助于构建良好的网络环境。近年来,数据挖掘技术被引入网络流量分析研究,学者从网络流量特性分析、网络流量分类、网络流量预测等多方面入手,提出了一系列的解决方案。针对基于数据挖掘的网络流量分析预测方法进行综述,归纳了数据挖掘技术在网络流量分类及预测方面的研究成果和性能评价指标,并对其特点及应用场景进行了对比,分析了现有方法存在的问题,并对网络流量分析预测未来的研究方向进行了展望。

主 题 词：数据挖掘 网络流量分析 网络流量分类 网络流量预测 机器学习 

学科分类：08[工学] 081201[081201] 0812[工学-测绘类] 

D　O　I：10.3969/j.issn.1672-9722.2023.02.018

馆 藏 号：203122163...