資料介紹
流量的準(zhǔn)確識別不僅可以對互聯(lián)網(wǎng)的運(yùn)行情況產(chǎn)生突破性的改進(jìn),而且可以根據(jù)具體需求對用戶行為準(zhǔn)確的掌控和分析。然而,要準(zhǔn)確識別應(yīng)用流量,目前的技術(shù)還很難達(dá)到;另外目前針對即時通信類的流量識別的研究在業(yè)界暫時比較少。本文針對這一現(xiàn)狀,采用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法中SAE特征提取模型,通過添加識別標(biāo)簽,對數(shù)據(jù)有效載荷進(jìn)行特征訓(xùn)練,有效的解決了目前幾個流行的IM流量的分類問題。在識別準(zhǔn)確率方面大大提高,識別率達(dá)到了99%。本文的最后將SAE算法與Apriori特征提取算法在空間和時間復(fù)雜度上做比較,尋找一種最優(yōu)的IM流量識別模型。
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