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一种基于相似度的高效网络流量识别方案

杜瑞颖  杨勇  陈晶  王持恒  
【摘要】:支持向量机(support vector machine,SVM)是分类算法中集高效性、准确率和实时性于一体的分类方案。但由于在SVM分类决策的过程中,无关的分类器也参与了投票,使得方案的实时性和分类可靠性有一定程度的降低。提出了基于相似度的高效SVM网络流量识别方案(efficient SVM based on similarity,ESVMS)。ESVMS通过估算待分类实例可能所属的类别范围,排除SVM中那些无关分类器的投票决策。实验结果表明ESVMS较SVM分类准确度几乎没有降低,但分类实时性进一步提高。

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