【摘 要】
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由于网络流量特征随时间和网络环境的变化而发生改变,导致基于机器学习的流量分类方法精度明显降低.同时,根据经验定期更新分类器是耗时的,且难以保证新分类器泛化性能.因而,
【机 构】
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东南大学计算机科学与工程学院,计算机网络和信息集成教育部重点实验室（东南大学）
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由于网络流量特征随时间和网络环境的变化而发生改变,导致基于机器学习的流量分类方法精度明显降低.同时,根据经验定期更新分类器是耗时的,且难以保证新分类器泛化性能.因而,文中提出一种基于信息熵的自适应网络流概念漂移分类方法,首先根据特征属性的信息熵变化检测概念漂移,再采用增量集成学习策略在概念漂移点引入当前流量建立的分类器,并剔除性能下降的分类器,达到更新分类器的目的,最后加权集成分类结果.实验结果表明该方法可以有效地检测概念漂移并更新分类器,表现出较好的分类性能和泛化能力.
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