基于決策樹模型的P2P流量分類方法

摘要：P2P流量逐漸成為互聯(lián)網(wǎng)流量的重要組成部分，精確分類P2P流量對于有效管理網(wǎng)絡和合理利用網(wǎng)絡資源都具有重要意義。近年來，利用機器學習方法處理P2P流量分類問題已成為流量識別領域的一個新興研究方向。利用決策樹中的C4.5算法和P2P流量的特征屬性來構建決策樹模型，進而完成P2P流量分類問題。實驗結果表明，基于決策樹模型的方法能有效避免P2P網(wǎng)絡流分布變化所帶來的不穩(wěn)定性；與SVM(support vector machine，支持向量機)、NBK(naive Bayes using kerrlel deflsity estimation，改進的樸素貝葉斯)方法相比，其平均分類準確率能提高至少3.83個百分點。

關鍵詞：對等網(wǎng)；流量特征；決策樹；流量分類；C4.5

中圖分類號：TP393 文獻標志碼：A 文章編號：1001－3695(2009)12－4690－04