基于并行DAGSVM的网络流量分类方法

作     者：梁文国 王勇 俸皓 LIANG Wen-guo;WANG Yong;FENG Hao

作者机构：桂林电子科技大学信息与通信学院广西桂林541004 桂林电子科技大学广西云计算与复杂系统高校重点实验室广西桂林541004 

基　　金：国家自然科学基金项目(61172053 61662018 61661015) 广西自然科学基金项目(2016GXNSFAA380153) 广西云计算与复杂系统高校重点实验室基金项目(2015209) 广西研究生教育创新计划基金项目(JGY2014062) 

出 版 物：《计算机工程与设计》 (Computer Engineering and Design)

年 卷 期：2018年第39卷第2期

页      码：316-319,335页

摘      要：为解决在大规模网络流量上使用SVM(support vector machine)算法时训练速度慢的问题,提出一种基于并行DAGSVM(directed acyclic graph support vector machine)的网络流量分类方法。利用有向无环图,将使用Spark中并行二分类SVM算法训练得到的子分类器组合得到并行多分类SVM分类器。对比实验结果表明,与单机SVM方法相比,该方法在确保较高分类精度的前提下,训练速度提高了100倍以上。

主 题 词：网络流量分类 分布式计算 有向无环图 支持向量机 并行 

学科分类：12[管理学] 1201[管理学-管理科学与工程类] 08[工学] 081201[081201] 0812[工学-测绘类] 

D　O　I：10.16208/j.issn1000-7024.2018.02.004

馆 藏 号：203282871...