针对识别加密P2P网络流量比较困难的问题,提出一种基于K均值和直推式支持向量机(TSVM)的半监督学习模型———两阶段策略模型(KTSVM,k-means based transductive supportvector machine),以提高P2P流量的识别精度.该模型首先使用K均值...针对识别加密P2P网络流量比较困难的问题,提出一种基于K均值和直推式支持向量机(TSVM)的半监督学习模型———两阶段策略模型(KTSVM,k-means based transductive supportvector machine),以提高P2P流量的识别精度.该模型首先使用K均值半监督聚类算法计算训练集中正例样本的数目,然后根据正例样本的数目来训练TSVM分类模型,提高了TSVM模型的稳定性和准确性.该模型的优势是可以使用未标注样本和标注样本共同训练分类模型,非常适合于识别标注比较困难的P2P流量.实验结果表明,在标注样本较少的情况下,该模型的识别精度和稳定性均优于TSVM模型和SVM模型.展开更多
文摘针对识别加密P2P网络流量比较困难的问题,提出一种基于K均值和直推式支持向量机(TSVM)的半监督学习模型———两阶段策略模型(KTSVM,k-means based transductive supportvector machine),以提高P2P流量的识别精度.该模型首先使用K均值半监督聚类算法计算训练集中正例样本的数目,然后根据正例样本的数目来训练TSVM分类模型,提高了TSVM模型的稳定性和准确性.该模型的优势是可以使用未标注样本和标注样本共同训练分类模型,非常适合于识别标注比较困难的P2P流量.实验结果表明,在标注样本较少的情况下,该模型的识别精度和稳定性均优于TSVM模型和SVM模型.
