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J-GLOBAL ID：201302258476304727   整理番号：13A1536843

相互情報量の選択的クラスタリング集合に基づくインターネットトラフィック分類方法

Internet traffic classification method based on selective clustering ensemble of mutual information

著者 (2件)： Ding Yaojun (School of Computer Sci., Northwestern Polytechnical Univ., Shaanxi, Xi’an) ,  Cai Wandong (School of Computer Sci., Northwestern Polytechnical Univ., Shaanxi, Xi’an)
資料名： Jisuanji Yingyong  (Jisuanji Yingyong)
巻： 33  号： 1  ページ： 80-82,87  発行年： 2013年 
JST資料番号： C2535A  ISSN： 1001-9081  CODEN： JYIIDU  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： 中国 (CHN)  言語： 中国語 (ZH)

抄録/ポイント： インターネットトラフィックをラベルするのが難しく,単一クラスタリングアルゴリズムの一般化能力が弱かったため,相互情報量(MI)に基づく選択的クラスタリング集合方式をトラフィック分類の精度を改善するために提案する。方式において,訓練セットのプロトコルラベルの種々の初期クラスタ数と分布によるK平均アルゴリズムのクラスタリング結果間の正規化相互情報量(NMI)を最初に計算して,次にNMIに基づくK平均アルゴリズムの初期クラスタ数であったKのシリアルを選択した。最終的に,二次相互情報量(QMI)に基づくコンセンサス関数を使用してコンセンサス分割を築き上げ,クラスタのラベルは半教師つき方式に基づいてラベルした。クラスタリング集合方式と単一クラスタリングアルゴリズムの精度を4つの試験装置について比較して,実験結果はクラスタリング集合方式の精度が90%を達成できることを示した。提案方法において,インターネットトラフィックを分類するためにクラスタリング集合モデルを使用して,異なったデータセット上の分類の安定性に伴うトラフィック分類の精度は増した。Data from the ScienceChina, LCAS. Translated by JST

シソーラス用語： *分類 ,  クラスタ化 ,  インターネット ,  相互情報量 ,  アルゴリズム ,  思考 ,  集合 ,  試験装置 ,  プロトコル
準シソーラス用語： *トラフィック分類 ,  クラスタリング ,  分類方法 ,  クラスタリングアルゴリズム ,  コンセンサス ,  データセット ,  実験結果

分類 (1件)： 計算機網  (JC03000K)

タイトルに関連する用語 (5件)： 相互情報量 ,  クラスタリング ,  集合 ,  インターネットトラフィック ,  分類方法