基于Netflow的流量分类方法研究

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摘要：针对Netflow提供的流量信息有限的问题,在Netflow的基本信息基础上构建更丰富的特征空间,通过机器学方法（决策树、朴素Bayes方法和Bayes网络）研究了Netflow用于流量分类的可行性。实验结果表明,决策树方法在Netflow数据上具有良好的分类效果;同时结合Netflow的广泛性,提出的方法具有良好的实用意义和推广价值。

原文链接:http://www.cqvip.com//QK/83606A/201405/662678027.html

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关键词：flow 方法研究 LOW ETF NET Netflow 机器学习 流量分类