首页 | 官方网站   微博 | 高级检索  
     

基于改进的C4.5算法的网络流量分类方法
引用本文:周剑峰,阳爱民,刘吉财.基于改进的C4.5算法的网络流量分类方法[J].计算机工程与应用,2012,48(5):71-74.
作者姓名:周剑峰  阳爱民  刘吉财
作者单位:1. 广东外语外贸大学国际工商管理学院,广州,510006
2. 广东外语外贸大学思科信息学院,广州,510006
基金项目:广东省科技计划项目(No.2009B080701031); 广东外语外贸大学大学生创新实验项目(No.301-GK100031); 广东省高等学校人才引进项目
摘    要:在基于C4.5算法的网络流量分类方法中,网络流量数据量的海量性及其特征的多样性使得决策树的构建速度、分类速度成为评价网络流量分类器的重要标准。在原C4.5算法的基础上提出一种改进的信息熵的计算方法,通过减少计算函数的复杂度,提高决策树的构建速度。实验表明,基于改进后算法的分类器在达到原有分类准确率的同时,极大地缩短了决策树的构成时间。

关 键 词:网络流量分类  C4.5算法  信息熵  信息增益率  决策树
修稿时间: 

Traffic classification approach based on improved C4.5 algorithm
ZHOU Jianfeng , YANG Aimin , LIU Jicai.Traffic classification approach based on improved C4.5 algorithm[J].Computer Engineering and Applications,2012,48(5):71-74.
Authors:ZHOU Jianfeng  YANG Aimin  LIU Jicai
Affiliation:1.School of Management, Guangdong University of Foreign Studies, Guangzhou 510006, China 2.Cisco School of Informatics, Guangdong University of Foreign Studies, Guangzhou 510006, China
Abstract:In a traffic classification approach based on C4.5 algorithm, the great number of network traffic and its diversity of features make construction speed and classification speed become important criterions for network traffic classification. This paper provides an improved way to calculate the infogain and entropy. It reduces the computation complexity and speeds up the building time of decision tree. Based on the experimental data, this approach demonstrates that it achieves a satisfying accuracy and reduces the building time of classification system at the same time.
Keywords:traffic classification  C4  5 algorithm  entropy of information  information gain ratio  decision tree
本文献已被 CNKI 维普 万方数据 等数据库收录!
点击此处可从《计算机工程与应用》浏览原始摘要信息
点击此处可从《计算机工程与应用》下载全文
设为首页 | 免责声明 | 关于勤云 | 加入收藏

Copyright©北京勤云科技发展有限公司    京ICP备09084417号-23

京公网安备 11010802026262号