基于本体的网络流量分类方法

作     者：陶晓玲 韦毅 孔德艳 张哲 TAO Xiao-ling;WEI Yi;KONG De-yan;ZHANG Zhe

作者机构：桂林电子科技大学广西高校云计算与复杂系统重点实验室广西桂林541004 桂林电子科技大学信息与通信学院广西桂林541004 广州军区广州总医院广东广州510010 

基　　金：国家自然科学基金项目(61363006 61163058) 广西高校云计算与复杂系统重点实验室基金项目(14104) 

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

年 卷 期：2016年第37卷第1期

页      码：31-36,54页

摘      要：为解决大规模复杂网络环境下网络流量数据多源、异构,流量信息资源缺乏一致性描述影响分类性能的问题,提出一种基于本体的网络流量分类方法。采用本体语义化描述网络流量信息资源,分层化构建网络流量本体,借助决策树算法建立分类模型,生成推理规则集,通过知识推理实现网络流量分类。实验结果表明,该方法有效可行,与SVM、BayesNet、BP神经网络分类方法相比,采用C4.5方法建立分类模型所需的训练时间明显低于其它方法,在识别准确率、泛化能力及稳定性方面表现最优。

主 题 词：网络流量分类 本体 机器学习 决策树 知识推理 

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.issn1000-7024.2016.01.007

馆 藏 号：203859353...