【摘 要】
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为解决在大规模网络流量上使用SVM(support vector machine)算法时训练速度慢的问题,提出一种基于并行DAGSVM(directed acyclic graph support vector machine)的网络流量分
【机 构】
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桂林电子科技大学信息与通信学院,桂林电子科技大学广西云计算与复杂系统高校重点实验室
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(61172053、61662018、61661015);广西自然科学基金项目(2016GXNSFAA380153);广西云计算与复杂系统高校重点实验室基金项目(2015209);广西研究生教育创新计划基金项目(JGY2014062)
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为解决在大规模网络流量上使用SVM(support vector machine)算法时训练速度慢的问题,提出一种基于并行DAGSVM(directed acyclic graph support vector machine)的网络流量分类方法。利用有向无环图,将使用Spark中并行二分类SVM算法训练得到的子分类器组合得到并行多分类SVM分类器。对比实验结果表明,与单机SVM方法相比,该方法在确保较高分类精度的前提下,训练速度提高了100倍以上。
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