基于特征加权的朴素贝叶斯流量分类方法研究

摘要：

研究了被广泛应用于互联网流量分类的朴素贝叶斯分类方法的性能特点,针对此方法在给定类别下给出的所有流量特征同等重要并且是独立的假设在现实中难以满足,致使分类准确率不高的问题,提出一种基于特征加权的朴素贝叶斯流量分类算法.该算法基于NetFlow记录的特征信息,采用特征选择算法ReliefF和相关系数方法计算每个特征的权重值,然后将网络流量分配至后验概率最大的应用类别中.实验结果表明,这种基于特征加权的朴素贝叶斯算法具有超过94％的分类准确率,并且维持了朴素贝叶斯方法简单高效、分类稳定的特性,可以满足当前高带宽网络流量分类的需求.

关键词：流量分类(TC)、ReliefF、相关系数、特征加权(AW)、朴素贝叶斯(NB)、NetFlow

所属期刊栏目：26

分类号：TP3;TP1

资助基金：973计划2012CB315803;中国科学院计算机网络信息中心“一三五”计划CNIC_PY-1401

在线出版日期：2016-07-27（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共10页

页码：119-128