基于DT-KSVM的业务感知算法

董昊; 曲桦; 赵季红; 陈梁骏; 戴慧珺

doi:10.11959/j.issn.1000-0801.2015227

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基于DT-KSVM的业务感知算法

研究与开发 | 更新时间：2024-06-05

- 基于DT-KSVM的业务感知算法
- Service-Aware Algorithm Based on DT-KSVM
- 电信科学 2015年31卷第11期页码：67-71
- 作者机构：
  
  1. 西安交通大学软件学院西安 710049
  2. 西安交通大学电子与信息工程学院西安 710049
  3. 西安邮电大学通信与信息工程学院西安 710061
- 作者简介：
  
  [ "董昊，男，西安交通大学硕士生，主要研究方向为深度学习与网络流量分类。" ]
  [ "曲桦，男，博士，西安交通大学教授、博士生导师，信息与通信技术研究院院长、未来网络与新业务研究中心主任，主要研究方向为宽带无线移动通信网、未来网络、无线接入技术、移动互联网技术、智能光网络技术、IP网络技术、泛在网技术与应用、网络的管理与控制技术、网络的异构和融合技术、自适应信号处理与自适应网络技术。" ]
  [ "赵季红，女，博士，西安交通大学教授、博士生导师，赴美高级访问学者，ITU中国组专家，下一代网络研究中心主任，主要研究方向为宽带通信网络、移动通信、未来网络、网络的管理与控制和光通信网络。" ]
  [ "陈梁骏，男，西安交通大学博士生，主要研究方向为网络流量分类、深度学习和信息理论学习。" ]
  [ "戴慧珺，女，博士，西安交通大学电子与信息工程学院工程师，主要研究方向为业务分类与流量预测。" ]
- 基金信息：
  
  国家自然科学基金资助项目;The National Natural Science Foundation of China(61371087);国家高技术研究发展计划（“863”计划）基金资助项目;The National High Technology Research and Development Program of China（863 Program）(2015AA015702)
- DOI：10.11959/j.issn.1000-0801.2015227
  中图分类号：
- 网络出版日期：2015-11，
  
  纸质出版日期：2015-11-20
- 稿件说明：
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董昊, 曲桦, 赵季红, 等. 基于DT-KSVM的业务感知算法[J]. 电信科学, 2015,31(11):67-71.

Hao Dong, Hua Qu, Jihong Zhao, et al. Service-Aware Algorithm Based on DT-KSVM[J]. Telecommunications science, 2015, 31(11): 67-71.
董昊, 曲桦, 赵季红, 等. 基于DT-KSVM的业务感知算法[J]. 电信科学, 2015,31(11):67-71. DOI： 10.11959/j.issn.1000-0801.2015227.

Hao Dong, Hua Qu, Jihong Zhao, et al. Service-Aware Algorithm Based on DT-KSVM[J]. Telecommunications science, 2015, 31(11): 67-71. DOI： 10.11959/j.issn.1000-0801.2015227.

摘要

提出一种新的基于DT-KSVM（decision tree kernel support vector machine，决策树支持向量机）的业务感知算法，利用ReliefF特征选择算法提取特征，提出样本间类别可分度计算方法排序不同业务感知难度，优先感知易分业务。在实际网络业务数据集上与传统一对一（one-versus-one）SVM感知方法进行对比，结果表明该方法具有较高的业务识别准确率和更好的时间性能。

Abstract

A novel service-aware method based on decision tree kernel support vector machine（DT-KSVM） algorithm was proposed.A service-aware model was developed by using ReliefF algorithm to extract service characteristics

and proposing the separable degree between samples to simply the service-aware process.Through experiment comparison between this proposed model and traditional one-versus-one SVM method

it is shown that the proposed method has a better service-aware accuracy and time performance.

关键词

Keywords

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