快速流分类算法的研究

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轻量级的网络流量分类算法

第3期 f叫玄拎嗜权2021 年 3 月Journal of CAEITdoi ： 10.3969/j . issn . 1673-5692.2021.03.014轻量级的网络流量分类算法王洪鹏1,李伟1，李培林1，邱泸谊2中国电子科技集团公司第二十九研究所，四川成都610036;2.电子科技大学，四川成都610054)摘要：网络流量分类根据流量特征在流量数据与应用类型之间建立映射，是网络规划与运维管理和网络安全领域的基本工作之一[1]。

由于网络技术的快速发展及网络流量的急剧上升，针对网络流量快速而精确的自动化分类是十分必要且刻不容缓的。

通过MobileNetu ]、ResNet [3]、DenseNet 〜、GoogleNet ⑴等经典卷积神经网络的研究，文中提出了一种轻量级的网络流量分类算法，利用残差网络的短连接及嵌入与激励模块的设计思想及结构优势完成网络流量分类任务。

通过实验对比结果表明，该算法显著降低训练时间和模型大小，具有良好的网络流量分类效果。

关键词：网络流量分类；深度学习；残差SE 模块；残差短连接中图分类号:TP 183文献标志码：A文章编号：1673-5692(2021 )03-2974)7Vol. 16 No. 3 Mar. 2021Lightweight Algorithm for Network Traffic ClassificationWANG Hong -peng 1 ,LI Wei 1 ,LI Pei -lin 1 ,QIU Lu -yi 2(1. The 29，h Research Institute of China Electronic Technology Corporation, Chengdu 610036, China ；2. University of Electronic Science and Technology of China, Chengdu 610054, China)Abstract ： Network traffic classification refers to the establishment of mapping between traffic data andapplication types according to traffic characteristics , which is one of the basic tasks in the field of network operation and maintenance management and network security 1 . Due to the rapid development of network technology and the rapid increase of network traffic , rapid and accurate automatic classification of network traffic is very necessary and urgent . Through research on the four classic convolutional neural networks MobileNet ~ , ResNet 3 , DenseNet 4 , and GoogleNet 5 , a lightweight network traffic classification al gorithm is proposed based on the design ideas and structural advantages of residual shortcut connection and Squeeze -and-Excitation module . The experimental results show that the algorithm proposed in this pa per performs well on the task of network traffic classification , and significantly reduces the training time and model size .Key words ： raffic classification ； deep learning ； residual SE module ； residual shortcut connection〇引言2020年4月，中国网信办发布了第四十五次中国互联网发展状况统计报告，报告显示截至2020年我国网民数量高达9. 04亿。

点云数据处理中的快速分类算法研究

点云数据处理中的快速分类算法研究在众多的三维数据处理领域中，点云数据处理是一个十分热门的领域。

随着现代高精度三维扫描技术的普及和应用，点云数据已经越来越多地应用到各个领域中。

然而，随着点云数据量的不断增加，如何快速地对点云数据进行分类成为了一个十分紧迫的问题。

本文主要研究点云数据处理中的快速分类算法。

一、点云分类的相关概念介绍在点云分类领域中，需要了解的相关概念有：1.点云：点云是一个三维空间中点的集合，每个点包含了三维坐标和其他属性信息。

2.强度图：强度图是一种反映点云点亮度的图像，可以通过点云数据进行生成。

3.前景点和背景点：对于点云数据，我们可以将其中的点分为前景点和背景点，前景点是我们需要感兴趣的点，背景点则是我们需要忽略的点。

4.分类：把点云数据中的点分为不同的类别，这是点云分类中最核心的问题。

二、点云分类算法的分类根据不同的算法思想，点云分类算法可以分为以下几种：1.基于特征的分类算法：基于特征的分类算法主要是利用点云中的一些特征，如法线、曲率等，来对点云数据进行分类。

2.基于深度学习的分类算法：随着深度学习技术的发展，越来越多的分类算法开始采用深度学习技术，对点云数据进行分类。

3.基于聚类的分类算法：基于聚类的分类算法主要是利用聚类算法，如k-means算法、DBSCAN算法等，将点云数据进行分类。

三、点云分类算法效率的影响因素在点云分类算法效率的影响中，主要包括以下几个方面：1.点云密度：点云密度越大，则分类算法的复杂度越高，处理时间也越长。

2.分类类别数：分类类别数越多，则分类算法的复杂度也越高。

3.算法复杂度：算法复杂度越高，则分类算法的处理时间也越长。

四、基于深度学习的点云分类算法研究深度学习技术的发展，为点云分类算法的研究和实现带来了全新的思路。

基于深度学习的点云分类算法主要是采用卷积神经网络对点云数据进行分类。

在点云分类中，卷积神经网络主要采用空间卷积核来提取点云中的特征，然后利用全连接层进行分类。

基于面向对象的分类算法研究

基于面向对象的分类算法研究随着大数据时代的到来，分类算法研究变得越来越重要。

在分类的过程中，能否快速准确地分类，决定了数据的价值与利用。

面向对象的分类算法应运而生，它具有简单易用、有效性强、鲁棒性强等优点，在实际应用中表现出较好的效果。

本文将介绍基于面向对象的分类算法的原理和应用。

一、基本概念首先，我们需要了解什么是面向对象的分类算法。

面向对象的分类算法是一种基于对象的数据分析方法，它将数据集看作是由一些独立的对象组成的，每个对象都有自己的特征或属性。

通过对这些对象进行分类，可以预测新数据的分类标签。

这种算法是一种监督式学习算法，需要使用已经标记了分类标签的训练集和测试集进行学习和预测。

面向对象的分类算法将数据集中的每个对象看作是一个点，通过找到分类边界或分类超平面来进行分类。

二、基本原理面向对象的分类算法的基本原理是将数据集中的对象进行分类，并创造一个分类模型来预测新的样本的分类标签。

这个分类模型可以看作是找到了一条或多条分类线，将数据空间划分为不同的区域。

具体的步骤如下：1.选择一个学习算法，比如支持向量机（SVM）算法。

2.构建一个训练集和测试集，其中训练集已经标记了分类标签。

3.使用训练集进行学习，生成一个支持向量机模型。

4.使用测试集进行预测，预测新样本的分类标签。

5.评估模型的准确性和鲁棒性。

面向对象的分类算法通常使用SVM算法，SVM算法可以在高维空间上进行分类，使得分类模型更加准确。

SVM算法通过找到最大边距超平面，将不同的样本彼此分离。

三、应用案例面向对象的分类算法在实际应用中表现出了较好的效果。

下面介绍两个应用案例。

1. 人脸识别人脸识别是指通过识别人脸图像，确定该人的身份的过程。

面向对象的分类算法可以用来识别人脸图像。

首先，需要使用已知身份的人脸图像作为训练集，生成一个分类器。

然后，将新的人脸图像传入分类器中，分类器会输出该人脸所属的身份。

通过不断对新的人脸图像进行训练，可以不断优化分类器的准确性。

基于机器学习的网络流量分类研究

基于机器学习的网络流量分类研究一、引言随着互联网的快速发展，网络流量的数量和种类不断增加。

对网络流量进行分类和分析，有助于了解网络行为和保护网络安全。

传统的基于规则的方法虽然简单，但无法适应网络流量快速变化的特点。

随着机器学习技术的发展，基于机器学习的网络流量分类逐渐成为研究热点，本文将详细探讨基于机器学习的网络流量分类研究。

二、网络流量分类的重要性网络流量分类是指对网络中传输的数据流进行分类和标记，以便更好地了解和管理网络流量。

网络流量分类的重要性体现在以下几个方面：1. 网络安全：通过对网络流量进行分类，可以识别异常流量和恶意行为，及时发现并防止网络攻击。

2. 网络管理：对网络流量进行分类和监控，可以了解网络中的流量分布和使用情况，从而优化网络资源分配和调整网络策略。

3. 服务质量优化：对网络流量进行分类和分析，可以根据不同类型的流量提供不同的服务质量，提升用户体验。

三、基于机器学习的网络流量分类方法基于机器学习的网络流量分类方法是利用机器学习算法对网络流量数据进行建模和分类。

主要包括以下步骤：1. 数据预处理：网络流量数据通常包括各种协议和特征，需要对原始数据进行处理和提取有用特征。

常用的预处理方法包括数据清洗、数据采样和特征选择等。

2. 特征提取：从网络流量数据中提取有用的特征，以供机器学习算法使用。

常用的特征包括包大小、传输速率、协议类型等。

3. 数据标记：需要为网络流量数据标记标签，即将不同类型的流量分为不同的类别。

一般采用人工标注或其他自动化方法进行标记。

4. 模型选择和训练：选择合适的机器学习算法，并使用标记好的数据进行模型训练。

常用的机器学习算法包括决策树、支持向量机和深度学习等。

5. 模型评估和优化：对训练好的模型进行评估和优化，包括计算准确率、召回率和F1值等指标，进一步优化模型性能。

四、基于机器学习的网络流量分类应用实例基于机器学习的网络流量分类已经在各个领域得到应用。

以下是几个常见的应用实例：1. 网络入侵检测：通过对网络流量进行分类，可以识别和检测各种网络入侵行为，如DDoS攻击、端口扫描等。

网络流量分类与分析技术研究综述

网络流量分类与分析技术研究综述网络流量是指通过网络传输的数据包的数量和速率。

在互联网时代，网络流量成为了信息传输的重要指标，通过对网络流量的分类和分析可以了解网络的使用情况、发现网络故障、提高网络性能等。

本文将对网络流量分类与分析技术进行综述，并介绍其应用领域和未来发展方向。

一、网络流量分类技术网络流量的分类是通过对流量数据包进行特征提取和识别，将流量划分为不同的类型。

常见的网络流量分类技术包括端口号识别、深度包检测、统计分析等。

1. 端口号识别端口号是TCP/IP协议中用于区分不同应用程序或服务的标识符。

通过识别数据包的源端口号和目的端口号，可以判断该流量所属的应用程序或服务。

例如，源端口号为80表示该流量属于Web浏览器的HTTP请求，而源端口号为443表示该流量属于使用HTTPS协议加密的Web服务。

2. 深度包检测深度包检测是指对数据包的负载进行深入分析，提取出更多的特征信息以进行分类。

深度包检测可以依靠不同的特征进行分类，比如协议头部信息、数据包长度、数据内容等。

通过深度包检测，可以识别出隐藏在加密协议中的流量类型，提高分类的准确性。

3. 统计分析统计分析是指通过对网络流量数据进行统计和分析，从中抽取出特征规律进行分类。

常见的统计方法包括数据包长度分布、时间序列分析、频谱分析等。

通过对流量数据的频率、持续时间、数据量等进行统计，并结合机器学习算法，可以建立分类模型，实现更精确的流量分类。

二、网络流量分析技术网络流量分析是指对网络流量数据进行解析、处理和分析，从中提取出有价值的信息和模式，为网络管理、安全监测、性能优化等提供支持。

常见的网络流量分析技术包括流量分析工具、数据挖掘、机器学习等。

1. 流量分析工具流量分析工具是一类专门用于捕获、存储和分析网络流量的软件工具。

其中最广泛使用的工具是Wireshark，它可以对网络流量进行抓包和分析，提供了丰富的功能和可视化界面，能够展现数据包的各个层级信息，并支持定制化的分析。

大数据分析中的分类算法研究与实现

大数据分析中的分类算法研究与实现随着信息技术的快速发展，大数据已经成为当今社会中的一个热门话题。

大数据不仅改变了我们获取和处理数据的方式，还为智能决策和预测提供了强有力的支持。

然而，大数据的处理和分析对于人工智能领域提出了巨大的挑战，特别是在分类算法的研究和实现方面。

分类算法是机器学习领域中最常用的技术之一，它可以将一组数据对象划分为若干个类别或标签。

在大数据分析中，分类算法的研究和实现对于理解和应用大量数据非常关键。

下面将介绍几种常用的分类算法，并讨论它们的研究和应用。

1. 决策树算法决策树是一种基于树形结构的分类算法，其原理是通过对数据集进行拆分和划分，构建一棵树来预测数据对象的类别。

决策树算法的优点是易于理解和解释，可以处理多类别问题，并且能够处理大规模的数据集。

然而，决策树算法也存在一些问题，例如容易过拟合和难以处理连续型数据。

2. 朴素贝叶斯算法朴素贝叶斯算法是一种基于贝叶斯定理的概率分类算法，它假设特征之间相互独立，并且通过计算后验概率来进行分类。

朴素贝叶斯算法的优点是简单快速，并且可以处理大量的特征。

然而，朴素贝叶斯算法的假设可能与实际情况不符，导致分类结果的偏差。

3. 支持向量机算法支持向量机（SVM）是一种基于统计学习理论的分类算法，它通过构建一个最优超平面来实现分类。

支持向量机算法的优点是能够处理高维数据和非线性数据，并且具有较好的泛化能力。

然而，支持向量机算法的计算复杂性较高，对于大规模数据集的处理可能存在困难。

4. K近邻算法K近邻（KNN）算法是一种基于实例的分类算法，它通过计算待分类样本与已知样本之间的距离，并选择K个最近邻样本进行分类。

K近邻算法的优点是简单有效，并且不需要预先训练模型。

然而，K近邻算法对于数据集的规模较为敏感，且在处理大量数据时计算复杂性较高。

在实际应用中，大数据分析往往需要结合多种分类算法来提高分类的准确性和可靠性。

同时，对于大数据的处理和分析，还需要考虑数据的预处理和特征选择等技术。

数据流分类研究综述

研究综述
河南大学软件学院陈猛楚广琳
【摘要］据流挖掘技术近年来正成为数据挖掘领域的研究热点，数并有着广泛的应用前景。数据流具有数据持续到达、到达速度快、数据规模巨大等特点，因此需要新颖的算法来解决这些问题。而数据流分类技术更是当前的研究热点。本文综述了３前国际上－＇关于数据流挖掘分类算法的研究现状，并进行分析，最后对数据流挖掘分类技术当前所面临的问题和发展趋势进行了总结和展望。［关键词］数据流挖掘分类稳态分布概念漂移随着信息技术的飞速发展，近年来出现了大量新类型的应用，统传的数据库管理系统无法很好地处理这些应用。这些应用的典型特点是数据以一系列连续的数据序列ｅ， … ｅ一，的形式出现，ｅ比如传感器数据，网络事件日志，电话呼叫记录，融数据（票价格）金股等。这种数据形式称为数据流。流数据随着时间的更迭而不断产生，数据量大且其数据分布也在发生变化。在有限的存储空间上，怎样对这些流数据进行快速处理并获取有用的信息，是数据挖掘及其应用研究所面临的新的机遇和挑战。１数据流的基本特征．数据流具有自己独特的特征，与传统数据不同，数据流是以连续的形式到达的有序数据序列，且该序列的规模可认为是海量的。数据并流快速地流进流出计算机系统，就要求我们的数据流挖掘算法必须能够实时响应，这样才可以与数据流的速率相兼容。此外，数据流的一个显著特征就是数据流中的类分布是持续变化的，时如果仍然采用像此传统数据库中那样的统一模式进行处理是不合理的。综上所述，数据流的一般特征可归结为：有序，连续，海量，快速，变化等。２数据流挖掘算法基本要求．针对流数据不同于传统数据的新特性，设计单遍扫描算法，实时地给出近似查询结果成为数据流模型下数据处理的目标。首先，数据流算法的最基本要求是实时处理，实时响应。这是因为数据不断到达，如果对于到达的元组不能快速处理，会不断积累，最终导致服务质量显著下降。其次，由于数据流快速地流进流出计算机系统，我们不可能对其进行多遍扫描，只能利用线性扫描的方法，每个元素扫描一次。同时因对为流数据速率快、规模大，处理复杂问题时不可能一次遍历就得到精确答案。实际上，流数据环境下的很多应用也只是要求返回一个近似在值，而非准确结果。此外，针对数据流的海量特性，虽然在有限的存储空间上我们无法存储完全的数据流，可以考虑新的数据结构、术在一个远小于数据但技规模的内存空间里维护一些概要信息，这样可以更好的考虑历史数据的影响，并能依靠这些概要信息迅速获得近似查询结果。最后，由于概念漂移的存在，数据流中的数据是持续变化的。数据流上的挖掘算法必须能够及时的捕获这些变化，且能根据这些变化并及时地调整模型，进一步提高模型的性能。

面向新型业务的多维快速包分类算法研究

传统意义上的路由器提供的只是转发数据包的服务，据根Ｉ的目的地址以决定其输出链路。然而现在的网络服务商Ｐ包
的基础，是路由器的关键技术之一，它的研究一旦获得重大进展，将进一步扩展Ｉ络的应用领域，使Ｉｔｎｔ为用必Ｐ网ｎｅｅｒ
毕夏安，大方张
（南大学计算机与通：网络中新兴的新型业务如ＰＰ、ｏＰＷｏｍ等日益增多，整个网络流量中占有越来越多的比重。对２ＶＩ、ｒ在
这些新型业务的监测和控制要求路由器等核心设备必须有能力对数据包进行快速与准确的分类。从这些新型业务包分类规则库的特点着手，出在多维多模式匹配情况下的三种包分类决策树，过实验说明这些决策树提通
ｏｅｅｎｗｓｒｉｅ ’ ｒｐｓｄｔｒｅｐｃｅｌｓｉｃｔｎｄｃｓｎｔｅｔｌ — ｉｎｉｎｌａｔｒｔｈｎ．ｈｘｅｉｆｔｓｅｅｖｃｓ，ｐｏｏｅｈｅａｋｔａｓｆａｉｅｉｉｒｓｗｉｍｕｔｄｍｅｓｏａｔｎｍａｃｉｇＴｅｅｐｒｈｃｉｏｏｅｈｉｐｅ — ｍｅｔｈｗｓｔｅｐｒｒｎｅｄｆｒｎｅｓｎｔｅｔｒｅｎｗｅｉｏｒｅｉｈｒｄｔｎｌｅｉｌｄｃｓｏｒｅｈｅｉｅｎｏｈｅｆｍａｃｉｅｅｃｓｕｅｉｈｈｅｅｄｃｓｎｔｓｗｔｔｅｔｉｏａｒｅｉｎｔ．Ｔｎｇｖｓｏｆｉｅｈａｉｓａｉｅ

利用人工智能技术进行网络流量分析与分类研究

利用人工智能技术进行网络流量分析与分类研究随着互联网的快速发展和大规模应用，网络流量（Network Traffic）的分析和分类成为了保障网络安全、优化网络性能和发现网络异常的重要手段。

传统的网络流量分析方法局限于静态规则和人工经验，无法应对日益复杂和智能化的网络攻击。

而利用人工智能技术进行网络流量分析和分类研究，可以提高网络安全性和性能，并且为网络系统的运行提供更加智能的决策支持。

一、人工智能在网络流量分析中的应用人工智能技术在网络流量分析中发挥了重要的作用。

具体来说，机器学习、深度学习和数据挖掘等领域的算法和方法被广泛应用于网络流量数据的分析和分类。

它们能够自动地学习和识别网络流量中的模式、特征以及异常行为，从而帮助系统管理员发现并应对潜在的网络攻击和威胁。

1. 机器学习在网络流量分析中的应用机器学习是一种利用数据来训练算法模型并自动学习的方法。

在网络流量分析中，机器学习方法可以根据已有的网络流量数据训练模型，然后用于对未知流量进行分类。

常用的机器学习算法有朴素贝叶斯、决策树、支持向量机等。

2. 深度学习在网络流量分析中的应用深度学习是一种基于神经网络的机器学习方法，可以通过多层神经网络模型来进行数据分析和特征提取。

在网络流量分析中，深度学习方法可以自动地提取网络流量中的特征，并根据这些特征进行分类和判断。

常用的深度学习模型有卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）等。

3. 数据挖掘在网络流量分析中的应用数据挖掘是一种从海量数据中发现模式和规律的方法。

在网络流量分析中，数据挖掘可以帮助发现网络流量中的关联规则、异常行为以及攻击模式。

通过分析和挖掘网络流量数据，可以提高对网络攻击的检测能力和响应能力。

二、利用人工智能的优势进行网络流量分析与分类相对于传统的网络流量分析方法，利用人工智能技术进行网络流量分析和分类具有以下几方面的优势：1. 自动化和智能化：人工智能技术可以自动地对海量的网络流量数据进行分析和分类。

用于快速流分类的关键字分解Hash算法

而严重影响流分类速度。（）２由于对流测量的分类规则库中每
条规则的比特位可能有大量是相同的，采取常规Ｈｓ算法，ａｈ其结果不具有均匀分布特点。（）３由于每条规则的比特数较
了ＯＣ６（０Ｇ／）２％的边缘路由器问链路速度达到了７８４ｂｓ，ｌＯ９（０Ｇ／）Ｃ１２１ｂｓ。现在的速度比以前更快，因此，要求对数
ＫｅｗｏｒｓＤｅｏｐｏｙｄｃｍｕｎｄＨａｈｌｏｉｈｍｏｓＡｇｒｔｆｒ
ＱｕｃｌｗａｓｃｔｎｉｋＦｏＣｌｓｉａｉｉｆｏ
ＺＨＡＯｕｏ—ｅ，ＧｆｎｇＹＡＮａＬｉｎｇ
（ｃｏｌｆｏｕｅｃｅｃｎｅｈｏｏｙＣｏｇｉｇＵｉｅｓｙｆｏｔａｄ＿ｌｏＳｈｏｍｐｔＳｉｎｅｄｃｎｌｇ．ｈｎｑｎｎｖｒｉｓｎｒｅｍｍｕｉａｉｎＣｏｇｉｇ４０６）ｏＣｒａＴｔｏＰｓｅｃｎｃｔ．ｈｎｑｎ００５ｏ
ＪｎｉａｈａｇｒｔｍｓＥｘｅｉｅｔｌｒｓｌｓｉｄｃｔｈｔｔｅａｇｒｔｍａｏｄｃｐｂｌｙｉａｅｗｅｌｐｏｏｔｏｅｅｎｏｌｉｎｒｔ．ｈｅｋｎｓＨｓｌｏｈｉ．ｐｒｍｎａｅｕｔｎｉａｅｔａｈｌｏｉｈｈｓｇｏａａｉｔｎｒｔ，ｌ— ｒｐｒｉｎｄｋｙｓａｄｃｌｉｏａｅＴｅｉｓ

Hash函数实现数据包分流算法研究

ＡｂｔａｔＷｉｈｅｅｏｍｅｔｏｎｅｎｔｔｃｎｌｇｎｍｐｏｅｅｔｏｐｌａｉｎｔｃｎｌｇｒａ—ｉｎａｔｓｒｃｔｔｅｄｖｌｐｎｆＩｔｒｅｅｈｏｏｙａｄｉｒｖｍｎｆａｐｉｔｅｈｏｏｙ，ｅｌｔｈｃｏｍｅａｄｆｓｐｃｅｌｓｉｃｔｎａｅｂｅｐｌｄｔｒｎｒｅｖｃｓＩｈｓａｔｌ，ｎａｇｒｔｍｔａｔｌｓｉｙｐｃｅａｋｔｃａｓｆａｉｓｈｖｅｎａｐｉｏｍｏｅａｄｍｏｅｓｒｉｅ．ｎｔｉｒｉｅａｌｏｉｉｏｅｃｈｗｉｆｓａｓｆａｋｔｈｃｉｔｌｗｓｇｖ．Ｉａｅｓｌｏｉｈａｉｄａａｄｓｅｄｎａｈｓａｃｔｈｅｌｅｓｏｌｗ．ＡｃｏｄｎｏｆｏｗａｉｅｔｔｋｓＨａｈａｇｒｔｍｓｍａｎｉｅ．ｎｐｅｉｇｈｓｅｒｈｗｉｈｔｅｌａｎｓｆｆｏｏｃｒ
摘要随着Ｉｔｒｅ规模的不断扩大与应用技术的不断进步，来越多的业务需要对数据包进行实时、ｎｅｎｔ越快速的分类，对数据包分类的研究具有重要的现实意义。Ｈａｈ算法采用了散列算法的基本思想，引入了流的局部性原理加ｓ并速散列查找的过程由于时间精确度较高和面向对象的特点，用了Ｃ语言编程对该算法进行了仿真测试，选 ’ 最后对Ｈａｈ算法分析表明，ｓｓＨａｈ算法具有良好的时间复杂度和空间复杂度，可以实现快速的分流。关键词Ｈｓａｈ算法，数据流分类，流的局部性原理，数据包分类

基于人工智能的快递物流智能识别与分类研究

基于人工智能的快递物流智能识别与分类研究快递物流行业一直是普通人生活中不可缺少的一环，特别是在近年来电商市场的不断扩大以及疫情期间线上购物的火爆，更加凸显了快递物流在人们生活中的重要性。

然而，随着市场规模的不断扩大和市场需求的不断提高，传统的人工操作方式已经远远不能满足市场的需求，在这种情况下，基于人工智能的快递物流智能识别与分类技术具有了更加广泛的应用场景和发展前景。

本文将围绕这一主题，深入探讨快递物流智能识别与分类的研究现状、技术原理、发展前景以及未来的应用方向。

一、研究现状目前，随着物流行业的迅速发展和技术的不断普及，许多企业开始引入人工智能技术，来提高整个物流系统的智能化程度，以达到提高物流效率、缩短物流时间、降低物流成本等目的。

在快递物流领域，智能识别和分类已经成为了一个热门话题。

在识别方面，主要是通过图像识别和文本识别，来实现快递包裹的自动识别和自动采集信息。

在分类方面，主要是通过深度学习算法和自然语言处理技术，将包裹自动分类为不同类别，以达到提高速度和准确度的目的。

二、技术原理快递物流智能识别与分类技术属于计算机视觉和自然语言处理领域，在技术原理上主要依赖于深度学习算法、神经网络、卷积神经网络、循环神经网络、图像处理算法和文本处理算法等技术。

其中，深度学习算法是快递物流智能识别与分类技术的核心，通过对大量数据的训练，使得计算机模型能够自动学习和识别出包裹的不同特征，进而进行自动分类和识别。

而神经网络的结构和优化则是深度学习算法得以实现的核心支撑。

图像处理算法则是对包裹图像进行预处理的关键技术，包括图像去噪、图像增强等技术。

自然语言处理技术则主要用于文本分类和信息抽取方面。

三、发展前景快递物流智能识别与分类技术在未来的发展前景非常广阔，随着电商市场的不断扩大以及快递体量的持续增长，市场需求也在不断提高，因此快递物流智能识别与分类技术将成为包裹处理中不可或缺的一部分。

同时，随着技术水平的不断提高和计算能力的不断增强，快递物流智能识别与分类技术将具有更加广泛的应用场景，例如自动分拣、运输过程监控、损坏检测等。

基于决策树的流数据分类算法综述

第41卷总第11*期2020年6月Vol.41,No.2June,2020西北民族大学学报(自然科学版)Journal of Northwest Minzu University(Natural Science)基于决策树的流数据分类算法综述韩成成12,增思涛2!,林强12,曹永春12,满正行12(1.西北民族大学数学与计算机科学学院！730124；2.西北民族大学流数据计算与应用！730124；3.西北民族大学中国民研究院！730030)［摘要］流数据是一种有别于传统静态数据的新的数据形态，随着时间的推移而不断产生，而且富含变化.流数据分类是数据挖拡的研究分支，用于发现数据中隐含的模式并实现数据的类别划分，通常将每一个类别称作概念.将传统决策树算法引入流数据分类，针对流数据的特征提出特定的分类算法，是流数据分类的一个主要研究分支.为了全面介绍基于决策树的流数据分类算法，首先，简要概述数据挖拡及主要任务、决策树及其主要算法、流数据及其主要特性；然后，按照算法是否考虑概念漂移问题，将现有工作划分为包含概念漂移的流数据分类算法和不含概念漂移的流数据分类算法两大类，分别介绍每一类算法的主要算法流程、优缺点和典型应用；最后，o出基于决策树的流数据分类的进一步研究方F.［关键词］数据挖拡；数据分类；流数据；决策树［中图分类号］TP391［文献标识码］A［文章编号］1009-2102(2020)02-0020-110引言随着信息通信技-(Information and Communication Technology,ICT)的日益成熟，物联网和无线通信已经广泛应用于工农业生产、生态环境保护、公共安全监测和人体健康跟踪等，用以实时记录据.不同于可长期存放在大容量存储设备中的静态数据，承载实时状态及其变化的数据具有数量无限、有序到达和富含变化的特征，形象地称作流数据(Streaming data)或数据流(Data stream).正是因为流据无限且实时到达，所以需要给予实时响应.据挖掘的角度讲，流数据的处理包括分类、聚类、关联规则提取、序列模式发现和异常检测.其中，流数据用于将当据流(段)划分到某个事先确定的类别当中，是据挖掘的重要研究分支，已经学术界的普遍关注.基于传统静态数据术开发流数据分类模型、算法和方法是学术界普遍采用的做法，其中决策树在流数据研究中扮演着重要角色.目前，学术界已经提岀了一批基于传统决策树的流数据算，用于不用的据实为全面概述基于决策树的据分类算法，本文首先简要介绍数据挖掘及主要任务、流数据及其特［收稿日期］2020-01-02［基金项目］西北大学中央高校基本科研费专项资金资助研究生项目(Yxm2020101)［通讯作者］林强，男，博士，副教授，硕士生导师，主要据、大数据分析及智能信息处理等方面的研究.［作者简介］韩成成，女，硕士研究生，主要研究方向：数据、大数据分析.20征；然后，依照算法是否考虑概念漂移将现有工作划分为两大类，针对每一个算法，给出其主要工作流程、优缺点和典型应用；最后，基于现有研究，指出基于决策树的流数据分类算法存在的研究挑战和未来的研究方向.1数据挖掘及流数据概述1.1数据挖掘及其主要任务数据挖掘(Data Mining)是人工智能和数据库领域的热点研究问题，在数据库中的知识发现(Knowledge Discovery in Database,KDD)中扮演着重要角色.数据挖掘就是要从随机产生的、富含噪声的大量不完整数据中获取事先未知但潜在有用的信息和知识，以提取出数据的模型及数据之间的关联，进而实现数据变化趋势和规律的预测.数据挖掘主要包括数据准备、规律寻找和规律表示三个步骤.其中，数据准备从相关的数据源(如商品交易记录、环境监测数据、经济运行数据等)中选取所需的数据，并经清洗、转换、整合等处理生成用于数据挖掘的数据集；规律寻找应用某种方法(如机器学习和统计方法)发现数据集中隐含的规律；规律表示以用户尽可能理解的方式(如可视化)将从数据中发现的规律表示出来.数据挖掘的任务主要包括分类、聚类、关联规则挖掘、序列模式挖掘和异常点检测.其中，分类(Classification)是指通过在给定的一组已标记数据集上训练模型，预测未标记的新数据所属类别的过程.分类问题可形式化表示为：给定由"个数据构成的集合7=91,如，…，九｝以及这些数据的-个类别集合C=｛^1，y,,，…，y-｝，其中m$n，求解映射y=f(x)，使得任意9+7，且仅有一个y t+C对于y,=fX成立，称f为分类器.在机器学习(Machine Learning)领域，分类问题属于监督学习(Supervised Learning)的范畴.不同于分类问题，聚类(Clustering)1%能够在不给定数据标签(Lable)的情况下，实现数据的类别划分.由于聚类操作不需要对输入数据做预先标记处理，完全根据数据自身的属性实现类别的划分，因此属于无监督学习(Unsupervised Learning)的范畴.关联规则挖掘(Association Rule Mining)2%用于发现事物(如商品的购买)之间的某种关联关系.序列模式挖掘(Sequential Pattern Mining)3%是从序列数据库中发现高频子序列的过程.异常点检测(Outlier Detection)4%用于自动发现数据集中不同其他数据的“异常”数据.1.2流数据及其特性流数据(Streaming Data)，也称数据流(Data Stream)，是不同于静态数据的新的数据形态，它随着时间的推移而不断产生.令t表示时间戳，可将流数据形式地表示为：｛…，＜,_1,＜，＜+1，…｝,其中＜为；时刻产生的数据$%.概括而言，流数据具有如下主要特性"％:1) 实时性:流数据实时产生和到达.例如，在实时监测系统中，随着时间的推移不断有新的数据产生.2)时序性:数据的到达顺序由其产生的时间先后顺序所确定，不受应用系统的控制.例如，在股票交易系统中，前后两位消费者购买股票A和B的顺序是时间上确定的.3)多变性:数据的分布是动态变化的，例如，股票的价格会随着市场的动态变化而随之改变.4)潜在无限:流数据是现实世界的真实记录，因而具有无限性，例如，用于环境监测的传感器网络,监测过程的持续进行使得记录的流数据不断增加.5)单趟处理:流数据一经处理，不易甚至不能被再次取出，因为流数据的存储代价昂贵，通常一经处理就被丢弃.除了上述特性外，流数据还时常伴有概念漂移.概念漂移(Concept Drift)是指流数据随时间推移而发生改变的现象，它的存在严重影响着算法的分类性能.如图1所示，若O和0?代表两种不同的概念(对应于分类问题的类别)，常见的概念漂移主要有如下几种类型⑺:1)突变型(Sudden):概念漂移立即发生且不可逆转，如图1(a)中的c立刻且永久地改变为c.2)增量型(Incremental):概念漂移平稳缓慢且不可逆地产生，如图1(b)中的c逐渐且持久地改变为c?.213) 渐变型(Gradual):概念漂移缓慢且不可逆地产生，但中间可能存在往复，如图1(c)中从o 改变为02的过程中经过了几次往复•4) 可恢复型或暂时型(Recurring )：从一个概念暂时改变为另一个概念且经过一段时间后会恢复到原始概念，如图1(d)中01暂时改变为02后恢复到01 •5) 罕见型(Blip):概念的异常改变，如图1(e)中01是异常，而非真正改变到02•6) 噪声型(Noise):数据的随机波动，不是真正的概念漂移•(a) S udden (b)Incremental(d)Recurring (e) Blip图1概念漂移的主要类型(f)Niose由于传统分类算法只能处理可供多次访问的有限静态数据，与流数据的处理要求不相一致，因此, 传统分类算法不能直接用于据的分类问题•为了实据的，现有研究通常在传统分类算法的基础上加入适据处理要求的相关功能・策树经典的传统算法，能够基于已知数据构建具有多个分支的树状模型，实现数据的与 •与神经等其他方比，决策树具有较低的度和较好的性能当前,学术界已经提出了大量基于决策树的流数据算法•因此, 性，本文在详细介绍基于决策树的流数据算，先对传统决策树算要概2传统决策树分类算法决策树分类过程通过应用一系列规则，实现对数据的分类•依据树中最优划分属性选择的不同，决策树算要有ID3和C4.5算法.此外，还有用于和问题的CART 算法.先描策树的过程,然后分别介绍ID3、C4.5和CART 算法•2. 1 决策树策树是由根结点、内部结点和叶子结点构成的树状结构•其中，根结点包含了待样本的全集,内部结点对应于测试属性，叶结点对应于决策结果•算法1给出策树的过程•算先从根结点开始，根据属性的样据不同的子结点(从第1行到第7行)，直到当前结点属于或的属性值;然后根据属性的，计算得到最属性该属性当前结点；接着调用此方法，直到当前结点属于一个类或者没有属性可，算法停止并完策树的算法1的核心步骤是最优划分属性的选择(第8行)，通常以信息增益、信息增益率和基尼指数作为其选择依据.其中,益是指属性后r (r 是度量样本中属性不性的指标)的差值,益率是指益与某征r 的比值，基尼是指样本被选中的概率与样本被错分的概率的•算法 1:TreeGenerate _DT (=,()Inputs : D 二｛ (xi ,"1)，(X 2 ,"2)，…，(x -，y -)｝----训练集；(_ d , <2,…，｝属性集22Output:以node为根结点的一棵决策树Process:1.生成结点node；2.if D中样本全属于同一类别C then3.将node标记为C类叶结点；return4.end if5.if(=0or D中样本在(上取值相同then6.将node标记为叶结点，其类别标记为D中样本数最多的类；return7end if8.从A中选择最优划分属性<';9.for<'的每一个值do10.为node生成一个分支;令D?表示D中在<'上取值为的样本子集；11.if D?为空then12.结点标记为叶结点，其类别标记为D中样本最多的类return13.else14.以TreeGenerate(D?,A\0'})为分支结点15#ndif16#ndfor2.2决策树分类算法，因最优划分属性选择的不同，决策树分类主要有ID3、C4.5和CART等几类.其中，ID3采用益，C4.5采用益率,CART采用基尼：.2.2.1ID3算法ID3算法$0%运用信息爛理论，每次选择当前样本中具有最大信息增益的属性作为测试属性<'.令处代表样本集D中属于类别沧样本的比率，|y|代表类别数，信息爛可计算如下：E(D')=-(1)虽然ID3算法有着清晰的理论基础，但是，每个属性的取值一定程度上影响着信息增益的大小，因而计算训练集的信息增益就会岀现偏差.此外，ID3算法对噪声较为敏感，而且当集增加时，决策树的随加，不利于渐进学习.表1西瓜数据集编号色泽根蒂敲声纹理脐部触感好瓜1青绿蜷缩浊响清晰凹陷硬滑是2乌黑蜷缩沉闷清晰凹陷硬滑是3乌黑蜷缩浊响清晰凹陷硬滑是4青绿蜷缩沉闷清晰凹陷硬滑是5浅白蜷缩浊响清晰凹陷硬滑是6青绿稍蜷浊响清晰稍凹软粘是7乌黑稍蜷浊响稍糊稍凹软粘是(乌黑稍蜷浊响清晰稍凹硬滑是9乌黑稍蜷沉闷稍糊稍凹硬滑否10青绿硬挺清脆清脆平坦软粘否11浅白硬挺清脆模糊平坦硬滑否12浅白蜷缩浊响模糊平坦软粘否13青绿稍蜷浊响稍糊凹陷硬滑否14浅白稍蜷沉闷稍糊凹陷硬滑否15乌黑稍蜷浊响清晰稍凹软粘否16浅白蜷缩浊响模糊平坦硬滑否17青绿蜷缩沉闷稍糊稍凹硬滑否23以表1给出的数据集口1%为例，运用信息爛理论构建一棵判断是否为好瓜的决策树.其中，类别数h l=2,即有好瓜和差瓜两类，正例（好瓜）$1=8/17,反例（差瓜"=9/17.根据式（1）计算根结点的信息爛为：E（D）=—/C8$@log2$@=（17og217D17og217）=0.998计算当前属性集合｛色泽，根蒂，敲声，纹理，脐部，触感2勺信息增益，以属性“根蒂”为例，它有3个可能的取值：卷缩，稍蜷，硬挺2通过该属性对样本集进行划分，得到“根蒂=卷缩”、“根蒂=稍蜷”、“根蒂=硬挺”.其中，在“根蒂+卷缩”中，正例占$=5/8,反例占$2=3/8；在“根蒂=稍蜷”中，正例占$ =3/7,反例占$2=4/7；在“根蒂=硬挺”中，正例占$=0,反例占$2=1.根据式（1）可计算出根蒂划分后所获得的3个分支的信息爛为：A（根蒂+卷缩）=-（8log28+-|log28）=0.9543344A（根蒂=稍蜷）=-（尹唱号+ylog27）=1044A（根蒂=硬挺）=0最后，可计算出属性“根蒂”的信息增益为0.143.类似地，计算出所有其他属性，找到信息增益最大的是“纹理”，即把“纹理”作为根结点，再对“纹理”的各个分支做进一步划分，最后即可得到判定西瓜好的策树2. 2.2C8.5算法C4.5算法$12%虽然继承了ID3算法的优点，有着与ID3相同的算法思想，但又有如下几个方面的改：1）用信息增益率而非信息增益作为划分属性选择的依据.2）在树的构建过程中做剪枝处理.3）可以对连续属性进行离散化处理.4）能够对不完整数据进行处理,即可应用于缺失值的处理.信息增益率主要指在信息增益的基础上引入分裂信息值，信息增益率定义如下：G_r（=,a）=70⑵其中,G（D,＜）是信息增益,7+＜）是属性＜的分裂信息.例如,对表1西瓜数据集,有7+（触感）= 0.874（+=2）,7+（色泽）=1.580（+=3）.由于信息增益倾向于那些有着更多取值的属性,为了降低这种因素的影响,C4.5采用信息增益率选择划分属性.首先选择信息增益高于平均水平的属性,然后从中选择增益率高的属性.但是,在树的构建过程中,需要对数据集进行多次顺序扫描和排序，因而导致较高的时间复杂度.虽然C4.5同ID3解决类似的问题，但C4.5的准确度更高.2.2.3CART算法针对C4.5算法时间复杂度偏高的不足，Breiman等$13%提出了一种分类回归树算法（Classification And Regression Tree,CART）,该算法由决策树的构建和决策树的剪枝两部分构成.其中,决策树的构建过程就是生成二叉决策树的过程.CART算法既可以用于分类,也可用于回归；既可处理离散问题,也可处理连续问题.CART采用基尼指数选择划分属性,基尼指数越小,数据集的纯度越高.基尼纯度表示在子集中正确选择一个随机样本的可能性.基尼指数定义如下：24v I DTG_i(D,＜)=E^-GCD^)(3)D=1|其中，G(D)是样本集中的随机样本.CART可充分运用全部的数据,能够处理孤立点、空缺值.需要注意的是,CART更适用于较大的样本量,相反,当样本量较小时模型不够稳定.3基于决策树的流数据分类基于传统决策树算法,针对流数据的特性,学术界提出了一系列基于决策树的流数据分类算法.根据算法是否考虑流数据中的概念漂移,本文将基于决策树的流数据分类算法分为不含概念漂移的算法和包含概念漂移的算法两大类.3. 1不含概念漂移的分类算法快速决策树(Very Fast Decision Tree,VFDT)是不含概念漂移分类算法的典型代表，也是基于决策树的流数据分类算法的基础.基于VFDT,学术界提出了一系列分类算法,主要包括VFDTc、FVFDT、ocVFDT、VFDTs、uVFDTc和SVFDT等.3.1.1VFDT算法Domingos和Hulten$14%提出了VFDT算法,该算法采用信息爛和基尼指数作为选择分裂属性的标准,以Hoeffding不等式$15%作为判定结点分裂的条件.VFDT算法的详细流程见算法2.算法2：TreeGenerate_VFDT(#,G,!,")Inputs:T---离散流数据；G---信息增益；—置信度；!—"——分裂系数Output:策树Proc#s:1.初始化决策树,此时只包含根结点root2.for所有的训练样本do3.样本从根结点开始，按照最佳属性选择分支,直至到达叶子结点；4.更新叶子结点的统计信息(初值设为0)5.更新叶子结点的实例数(n)6.if n mod n-n=0and实例不属于同一个类,其中6,是人为设定阈值7.计算该叶子结点Z所有属性的信息增益G,8.设X＜是G,最大的属性9.设X b是G,次大的属性10.计算Hoff d ing恒11.if X a0X#and(G(X＜)_G(X b))〉$OR$V"then12.叶子结点将作为内部结点,属性X＜作为该结点的决策属性13.由X＜的取值数目确定新叶子结点数目14for有的do15.生成新的叶子结点，同时含有分裂结点16endfor17.end if18.end if19.endfor25算法2中的信息增益与决策树算法中的定义相同，在决策树的叶子结点中存储数据的统计信息，用于信息增益的计算.该算法依据属性不断划分结点，叶子结点的统计值会随着在样本的遍历而不断更新.Hoeffding边界能够很好地解决流数据样本过多的问题,其形式化定义如下：$^6%⑷其中K代表信息增益的范围，"代表观察值，1—&代表可信度.VFDT的一个典型应用是通过统计高校的Web页面请求流，预测高校在将来请求哪些主机和页面.首先将日志分割成一系列相等的时间片，通过在一定时间内访问主机的情况，建立VFDT算法模型，从而预测未来访问主机的情况.VFDT处理流数据时效果良好，且在时间复杂度和准确度上要优于传统的分类算法.该算法还解决了Hoeffding树没有提到的实际问题，即当两个属性的信息增益近似相等时，权衡两个属性需要花费大量的时间和空间，而VFDT提供了一个人为设定的阈值来解决这种问题.但VFDT不能处理概念漂移问题，同时，此算法没有考虑处理具有连续值属性的问题.3.1.2基于VFDT的扩展算法针对VFDT算法无法直接处理连续型值属性的不足,Joao等提出了VFDTc(VFDT Classiii-cation)算法.VFDTc算法能够实现对连续属性的处理，在叶结点上应用贝叶斯分类器，使得最后的分类预测结果更加准确.对于每个连续属性L,叶结点保存着相应属性的二叉树，该二叉树的每个结点都对应属性L的一个取值4同时每个树结点上有两个向量VE和+H,分别保存和>的样本，从而生成二叉排序树$8%.但是，由于贝叶斯分类器的使用前提是样本属性相互独立，这一条件在实际应用中通常难以满足，因此VFDTc在实际应用中的分类精度并不高.此外，在处理连续属性的问题时，选择划分结点的操作要将所有属性的全部可能取值都作为备选，因此导致较高的计算量.针对VFDTc算法计算开销大的不足，Wang等［19］［20］提出了模糊VFDT算法FVFDE(Fuzzy VFDT).该算法采用模糊决策树T-S模型分类方法，首先利用T算子计算出所有叶结点的类别隶属度，然后利用S算子计算出该样本对所有类别的隶属度，最后利用去模糊化方法确定该样本的最终分类. FVFDT减少了算法的时间复杂度，有效解决了噪声问题，提高了分类精度.由于流数据分类属于监督学习的范畴，同传统的分类问题一样，数据标记依然是流数据分类需要解决的耗时而棘手的问题.文献［2门在VFDT的基础上提出了一种单类快速决策树分类算法ocVFDT (oneclass VFDT)，该算法沿着树遍历样本到达叶子结点，结点处可生长出新的叶子.对于结点上的每个可用属性，算法计算信息增益.如果满足分割条件，则生成新的叶结点.在计算新叶结点时，正样本和未标记样本的计数均来自父结点.即便是当流数据中有80%的样本尚未做标记的情况下，算法仍然具有出色的分类性能.该算法在信用欺诈检测的案例中，将造成不良经济影响的用户行为视作正样本，而那些尚未造成不良影响的行为可视作未标记的样本.此外，ocVFDT算法也可用于网络入侵行为的检测.VFDTs算法［22］(VFDT stream)是专为流数据问题而设计的增量式决策树，该算法在VFDT的基础上进行了改进，能够处理非常复杂的数据(如维度较高的数据).当到达叶结点时，算法将更新所有统计信息.如果有足够的统计支持度，那么叶子将被转换为决策结点，并创建两个新的子代.VFDTs算法应用广泛，例如CRPGs游戏，玩家在每一轮战斗中有多种选择，使得游戏中的决策变成了一项复杂的推理任务.VFDT算法假定流数据是确定的，然而这种假设在实际应用中并不总是成立的.由于测量的不精确、数值的缺失及隐私保护等问题,数据不确定性在流数据中普遍存在.例如，在信用卡欺诈检测、环境监测、传感器网络方面，有效信息可能会被不确定的值所掩盖.u V FDTc算法［21］(uncertain VFDT classification)在处理不确定数据方面进行了尝试，能够用于解决不确定性数据的分类和数值类型数据的分26类.在uVFDTc树的构建过程中，将一个新的不确定训练样本分割成若干个子样本，并从根结点开始,递归划分生成子结点.在叶结点中，从该叶结点的不确定样本中收集到足够的统计信息，对这些统计数据进行Hoeffding检验.如果通过测试，则选择分裂属性并将叶结点拆分为一个内部结点.针对VFDT算法的存储空间消耗过大的问题,SVFDT算法[23](Strict VFDT)通过在不断降低预测性能的前提下，对树的生长施以强行控制以修改VFDT.SVFDT算法在VFDT的基础上引入了一个函数，该函数可以判断给定的叶子是否应该被分割.当满足VFDT的分割条件时，所有统计数据都会被更新.由于SVFDT创建的树比VFDT要浅，因此SVFDT可以获得更高的处理效率.SVFDT算法可以处理垃圾邮件等大数据量的分类问题.未来若能够将两种算法合成一个整体，可在提高预测精度的同时，确保较低的内存需求和训练时间.3.2含概念漂移的分类算法3.2.1CVFDT算法2001年提出了概念自适应的快速决策树CVFDT(Concept adaptive VFDT)算法，该算法在VFDT 算法中集成了固定大小的滑动窗口，从而有效解决了概念漂移问题.其中，概念漂移又有虚拟(Virtual)概念漂移和真实(Real)概念漂移之分[24].算法3给出了CVFDT算法的伪代码.算法3:TreeGenerate CVFDT((X,Y),n,k，!G，n mn,n)Inputs：(X,Y)---流数据；n@---初始化结点统计数；△G——任意结点上选择正确属性的期望概率；n-n——检查树增长的样例数；N---窗口大小Output:HT———策树Proce s:1.if W〉n then2.Forget Example//释放空间3.Remove Example//从窗口中删除样例4end5f5.CVFDTGrow((x，y)，HT，!)//CVFDT增长过程6.将X，y)存入叶子结点L中7.for(x，y)经过的每个结点L,do8.更新各结点的统计信息n@;9.递归调用CVFDTGrow10endfor11.if L中样例不都属于同一类别and在当前结点样例数大于n-n；12.if选择最佳与次佳分裂属性的信息爛&G#$or&G V$V"13.A<为最佳分裂属性，A b为次最佳分裂属性，在结点L中分裂；14end5f15.end5f16.CheckSplitValidity((x，y)，n，!)，对于非叶子结点L17.for L的替代子树HT(L)do18调用CheckSplitValidity19endfor20.if属性A<与A b的观测值G的差值，即G(A<)G(A b)〉$21.A<当的最裂属性2722.end if由算法3可知，CVFDT算法主要包括四个步骤：树的构建(CVFDTGrow)、释放空间(Forget Example)*样本移除(Remove Example)和分裂检测(Check Split Validity)等四个过程.该算法的主要思想是在VFDT算法的基础上引入滑动窗口，使得建立的决策树能够被不断更新.假设窗口的大小在任一时间点通常是当前时间点)，滑动窗口的查询范围表示为{max(0,w(w+1)}.模型使用当前的流数据建立临时子树，之后用新的流数据不断优化建好的决策树.CVFDT有效地解决了由于流数据样本的不断变化而可能引发的概念漂移问题，且能够反映当前流数据的分布情况，还可以不断更新算法建立的模型.然而，当旧的概念再次出现时,CVFDT需要重新遍历树，使得算法的效率有所下降;其次,CVFDT算法无法自动检测概念漂移的发生.3.2.2基于CVFDT的扩展算法叶爱玲「2勺提出了一种多概念自适应快速决策树算法mCVFDT(multiple Concept adaptive VFDT)，该算法采用多重选择机制，将所有最佳预测属性和最近到达属性加入到结点结构中，不需要备选子树.当旧的概念出现时,mCVFDT可从自身结点重新选择合适的子树，避免对树的重复遍历.在选择属性加入结点结构的过程中，将预测属性的精度与当前属性的分类精度进行动态比较,从而实现了概念漂移的检测.相对于CVFDT,mCVFDT在处理大量样本时的性能更佳.然而,mCVFDT算法的实际应用案例缺乏，其性能需要进一步验证.iOVFDT(incrementally Optimized VFDT)算法”27%在VFDT的基础上进行了扩展，提出了针对精度、模型大小和速度的增量优化机制，使VFDT算法能够更好的适应概念漂移.iOVFDT是一种新的增量树归纳方法，具有优化的自适应学习能力的结点划分机制.在树的构建过程中，对每个分裂结点做优化处理,通过对功能叶子的预测实现对精度的监控，通过更新树的结构适应可能存在的概念漂移.相比朴素贝叶斯(Naive Bayes)、加权朴素贝叶斯(Weighted Naive Bayes)等方法，iOVFDT的分类准确度更高.事实上，iOVFDT提供了一种寻找平衡解决方案的机制，它的模型小、内存占用少，同时具有较好的精度Liu等〔28%提出了E-CVFDT(Efficiency CVFDT)的算法，该算法能够处理不同类型的概念漂移.在树的构建过程中，当样本的数目超过窗口大小时，表示窗口已满，此时将对窗口中的所有样本计算信息增益.此外，需要手工指定一个阈值，用于表示最大丢弃的样本数占流入分类模型的样本总数的比重.由于E-CVFDT只对数据分布做了重新分组处理，因此其时间复杂度是线性的.Ren等3%提出了iCVFDT算法(imbalanced CVFDT),该算法通过将CVFDT与一种有效的重采样技术集成，实现类不平衡数据问题的解决.当每个样本到达时，首先检查类的分布；若当前到达的样本总数大于滑动窗口的大小w,窗口向前滑动，产生一个以新到达的样本(丄,$)为开始的新窗口. iCVFDT分类算法有着与CVFDT类似的稳定性能，同时可适用于不平衡数据的分类处理，如P2P流据的8研究挑战与方向从已有研究可以看出，基于决策树的流数据分类算法已经引起了学术界的关注，也有了代表性的研究成果.相对而言，不含概念漂移的流数据分类算法取得了较多的研究成果.然而，基于决策树的流数据分类仍然存在如下几个方面的研究挑战：首先，由于流数据是现实世界的真实记录，是否包含、何时包含概念漂移不受人为控制.为了实现含有概念漂移的流数据分类，需要在对概念漂移做深入探究的基础上构建可靠的分类算法，做到概念漂移与概念演化(Concept evolution)及异常改变的可靠区分.其次，流数据不同于静态数据,无法实现完整的持续存储.因此数据标记将是影响流数据分类的突出问题之一因为基于决策树的流数据分类属于监督学习的范畴，而大量真实数据缺乏有效标记.最后，现实世界中的数据往往呈现出高维和不平衡特性，同时含有多种冗余信息.因此，从富含冗余28。

基于分布式数据流的大数据分类模型和算法

基于分布式数据流的大数据分类模型和算法一、本文概述随着信息技术的飞速发展，大数据已经成为现代社会的重要特征。

大数据的涌现不仅改变了数据的存储和管理方式，也带来了数据分析和处理的新挑战。

其中，大数据分类作为大数据处理的关键环节，对于提取数据中的有效信息、发现数据的潜在价值具有重要意义。

然而，传统的大数据分类模型往往面临着处理速度慢、准确性低等问题，无法满足日益增长的数据处理需求。

因此，研究基于分布式数据流的大数据分类模型和算法成为了当前的研究热点。

本文旨在探讨基于分布式数据流的大数据分类模型和算法的研究现状与发展趋势。

文章将介绍大数据分类的基本概念、分类模型的分类与特点，以及分布式数据流处理的相关技术。

文章将重点分析几种典型的基于分布式数据流的大数据分类模型，包括其原理、优势和应用场景。

然后，文章将探讨这些模型在实际应用中所面临的挑战和解决方法。

文章将展望基于分布式数据流的大数据分类模型和算法的未来发展方向，以期为相关领域的研究和应用提供参考和借鉴。

二、分布式数据流处理技术在大数据处理领域，分布式数据流处理技术占据了至关重要的地位。

与传统的批量数据处理不同，数据流处理要求系统能够实时、连续地处理不断产生的数据，这就对处理技术的效率和扩展性提出了极高的要求。

分布式数据流处理技术通过将数据流分散到多个节点进行处理，再通过节点间的通信与协作，实现对数据的高效处理。

分布式数据流处理技术的核心在于其能够充分利用集群的计算资源和存储资源，实现数据的并行处理。

每个节点可以独立地处理一部分数据流，并通过网络与其他节点进行数据交换和协作。

这种并行化的处理方式可以显著提高数据处理的效率，使得系统能够应对大规模的数据流。

分布式数据流处理技术还需要解决一系列技术挑战，如数据的分布与平衡、节点的容错与恢复、数据流的实时性与准确性等。

在数据的分布与平衡方面，系统需要确保数据能够均匀地分布到各个节点，避免部分节点过载而其他节点空闲的情况。

贝叶斯数据流分类算法研究

ｏｄｔｔａ，ａｒａ—ｉａｅｍｎｎｌｏｔｍｓａｏｔｅｎ．Ｃｏｓｄｒｎｅｄｆｒｎｒｃｓｅｆｉｃｅｅａｔｂｔｓｆａａｓｅｍｓｌｍｅｄｔｓａｍｉｉｇａｇｒｈｓｍｅｉｏｂｉｇｒｅｔａｔｒｉｈｃｎｎｉｅｉｇｔｉｅｅｔｏｅｓｓｏｄｓｒｔｔｉｕｅｈｐｒ
摘要：了有效解决传统的数据分类算法不能很好的适应数据流的数据无限性和概念漂移性带来的问题，出了一种实为提时的数据流的挖掘算法。贝叶斯数据流分类算法充分考虑了离散属性和连续属性的不同处理，时间窗１的数据进行压对：３内缩，然后根据各个时间窗口的权重，重组了压缩后的数据并在重组后的压缩数据上学习和生成了单个贝叶斯分类器。实验结果表明，算法在分类性能、类准确率、类速度上优于同类算法。该分分关键词：据流；分类；贝叶斯分类器；数据流分类；数据挖掘数
ｓｅｍ．Ｗｅｏｌｒｓｒｅｅｓｍｐｅｎｒｓｒｅｓｍｐｅｓａｉｔｓｏｔｅｍｐｅｋｓｆｉｏｙｄｔｆｅｔｅｙｉｅｉｔｄｔａｒｎｙｐｅｅｖｗａｌｓｄｐｅｅｆａｖｉｌｔｉｒｈｒａｌｓｏｍａｅｕｅｏｈｓｒａｅｃｉｌｔｍｉｔｓｃｆｏｓｔｔａｖｎｈｌｅｓａｅｈｘｅｍｅｔｌｅｕｔｏｔａｅｌｏｔｍａｈｇｃｕａｙｏｃａｓｆａｉｎｐｃ．Ｔｅｐｒｎａｒｓｌｓｗｔｇｒｈｈｓｉｈａｃｒｃｆｌｓｉｃｔ．Ｅｐｒｍｅｔｏｔａｅｒｐｓｄｍｅｈｄｅｉｓｈｈｔａｉｈａｉｏｘｅｉｎｓｈｗｔｈｏｏｅｔｏｓｈｔｐ

快速分类算法SLIQ的研究与应用

关键词：数据挖掘；ＳＩＬＱ算法；决策树；毕业生；就业
０引言
助计算机对毕业生的就业信息进行挖掘，目对前的教学质量和学生工作质量进行科学的综合分析，寻找影响毕业生就业的因素，对教学和学生工作提出指导性建议，们面临的一项重是我
要工作。
男男
男
是否
否
７良０８良２
６中２
来已
பைடு நூலகம்来
５６
７
１决策树的概念及其常用算法分析
１１决策树的基本概念［．２１
ｌ９Ｏｌｌ９９４２６
男
是
８及格６
已
８
１９０１２９９４２３
女
是
６优５
ＮＯ
ＮＯＮＯＮＯＮＯＮＯＮＯＮＯＮＯ
男３男男男男４５６８
决策树生成的操作过程如图１所示。
女９女２
女０
８８６
是
Ｏ
中
０
９已
ＮＯ
（４）对初始决策树进行树剪枝。本文主要采用ＭＤＬ
（ｎｍｍＤｓｒｔｎＬｎｔ，小描述长度）剪算法对生Ｍｉｉｕｅｃｐｉｅｇｈ最ｉｏ修
成的初始决策树进行剪枝。
（）５通过对毕业生就业信息的分析，就可以寻找到可能影图１操作流程图操作流程的详细说明如下：（）通过收集即将毕业的学生信息，１对数据信息进行合并，
表（ｔｉｕｅＬｓ）Ａｔｂｔｉ。将所有类标识放入类表（ｌｓＬｓ）类表中ｒｔＣａｓｉ，ｔ近似匹配的精度；它选择属性的方法是采用最大信息增益的度

网络流量分类国内外研究现状

网络流量分类国内外研究现状摘要近年来，随着互联网的迅猛发展，大数据（The Big Data）时代已经到来，越来越多的新型网络应用逐渐兴起，网络规模不断扩大，网络组成也越来越复杂。

网络流量分类技术作为增强网络可控性的基础技术之一，不仅可以帮助网络运营商提供更好的服务质量，而且能够对网络进行有效的监督管理，确保网络安全。

本文介绍了国内外关于网络流量分类方法以及算法的研究现状，据此以望给相关领域的人提供一定的参考和帮助。

关键词大数据The Big Data 网络流量分类国内外研究现状随着The Big Data的概念的提出，网络流量分类研究的关注程度也水涨船高。

在复杂的网络计算机环境中，尤其是云计算环境中，网络流量分类技术对于确保网络和系统的安全性有着极为重要的作用。

网络流量分类技术在现代网络安全和管理体系中扮演着极为重要的角色。

它能有效地处理很多网络安全问题包括合法截取和入侵检测等问题。

比如，网络流量分类可以用作检测服务攻击，蠕虫病毒传播，网站入侵，垃圾邮件传播。

此外，网络流量分类在现代网络管理体系中同样扮演着极为重要的作用，如服务质量控制（QoS）。

鉴于网络流量分类在网络系统中发挥如此至关重要的作用，网络流量分类技术的需求也越来越大。

网络流量分类是指按照网络的应用类型（比如WWW、TFTP、P2P等），将基于TCP/IP协议的网络通信产生的双向UDP流或TCP流进行分类。

网络流量分类技术虽然在很久以前就已经被提出，而且相关的分类技术也已经大量被提出，但是随着网络的复杂性越来越大，尤其是云计算的提出，使得网络分类技术面临新的机遇和挑战。

因此，分析网络流量分类的国内外研究现状就显得极为必要了。

一、网络流量分类国内研究现状国内学者对于网络流量分类的算法以及技术研究虽然历时不长，起步较晚并缺乏一定的系统性，但仍以方兴未艾之势不断完善和深入，尤其是近几年，在相关领域也取得了一些突破性的进展。

（1）基于决策树的网络流量分类传统的基于端口和基于深度包检测的网络流量分类方法因为p2p及载荷加密等技术的流行而变得失效。

基于深度学习的网络应用加密流量分类方法的研究和实现

基于深度学习的网络应用加密流量分类方法的研究和实现摘要：随着互联网应用的快速发展，隐私问题日益得到重视。

网络加密已成为一种保护网络通信安全的有效手段。

本文提出了一种基于深度学习的网络应用加密流量分类方法，旨在提高网络加密技术的效率和精度。

本文首先介绍了深度学习技术的原理和应用，然后详细阐述了网络加密的流量分类方法，并对深度学习模型进行了设计和优化。

本文利用自采集的数据集和公开数据集对模型进行了测试和验证，取得了较好的效果。

结果表明，该加密流量分类方法具有准确率高、鲁棒性强、运行效率高等优点，有望成为实际应用中一种有效的加密流量分类方法，提高网络通信的安全性和保密性。

关键词：深度学习，加密流量分类，网络通信安全，网络应用加密1.引言随着互联网的快速发展，网络通信安全问题越来越受到重视。

在网络通信中，加密技术是一种保护通信安全的重要手段。

加密算法能够将传输的数据转化为不易被破解的密码形式，保护数据的机密性和完整性，防止黑客和间谍等恶意攻击，确保网络数据的安全传输。

由于通信中存在数量庞大、多样化和高速交互的网络应用，如何实现网络应用加密流量的快速和精确分类成为了目前亟待解决的重要问题之一。

2.深度学习技术原理及应用深度学习是一种基于神经网络的机器学习技术，包括有监督学习、无监督学习和半监督学习等多种方法。

深度学习技术具有自适应性强、具有层次结构的特点，可以从大量数据中学习到高层次的抽象特征，处理复杂的非线性问题。

近年来，深度学习技术在计算机视觉、自然语言处理、信号处理和数据挖掘等领域中被广泛应用。

本文主要采用基于深度学习的方法来对加密流量分类。

3.网络应用加密流量分类方法网络应用加密流量分类包括流量数据采集和预处理、特征提取、模型训练和分类方法等几个环节。

本文利用Wireshark软件自采集了一些数据，并调用Python编程处理。

在对流量数据进行预处理后，本文引入了卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN）的方法来提取加密流量的特征，并设计了多种模型，包括带有卷积层和循环层的网络结构以及基于深度学习的结合模型，对模型进行训练和测试。

网络流量分析中的行为模式识别与分类算法

网络流量分析中的行为模式识别与分类算法近年来，随着互联网的快速发展，人们对网络安全的需求越来越高。

网络流量分析作为网络安全领域的研究重点之一，通过对网络数据包的监测和分析，可以帮助识别和防止各类网络攻击。

行为模式识别与分类算法作为网络流量分析中的一项重要技术，具有重要的实际应用价值。

行为模式识别与分类算法是通过对网络流量中的行为模式进行分析和分类，来判断这些行为模式是否属于正常的网络流量，还是潜在的网络攻击行为。

它可以帮助网络管理员及时发现网络攻击行为，并采取相应的应对措施。

在网络流量分析中，行为模式识别与分类算法主要涉及以下几个方面：1. 特征提取行为模式识别与分类算法首先需要从网络流量中提取出有价值的特征，以便后续的分类和识别工作。

常用的特征包括数据包的源IP地址、目的IP地址、传输协议、数据包大小、传输速率等。

通过对这些特征的提取和统计分析，可以得到反映网络流量行为特征的数值。

2. 数据预处理在进行行为模式识别与分类算法之前，还需要对原始数据进行预处理。

这包括数据清洗、去噪和数据归一化等步骤。

数据清洗可以帮助去除无效或错误的数据，确保数据的准确性。

数据去噪则是为了消除网络流量中的噪声干扰，提高分类算法的准确性。

数据归一化可以将不同特征的取值范围统一，避免特征值之间的差异对分类算法的结果产生影响。

3. 行为模式识别行为模式识别是行为模式分类算法的核心部分。

通过训练机器学习模型，利用提取出的特征对网络流量进行分类和识别。

常用的行为模式识别方法包括聚类分析、关联规则发现和决策树等。

聚类分析可以将相似的流量行为归为一类，帮助发现隐藏的网络攻击行为。

关联规则发现可以挖掘网络流量中的关联性，进一步发现网络攻击行为。

决策树将特征按照一定的规则划分，帮助快速识别网络流量行为。

4. 分类算法评估分类算法的准确性和可靠性是衡量算法优劣的重要指标。

在行为模式识别与分类算法中，常用的评估指标包括精确率、召回率、F1值等。

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数据包分类算法也被称为报文分类、包分类、流
分类、Ｉ类算法等，英文都是ｐｃｅｃｓｆａＰ分其ａｋｔｌｓｃ．ａｉｉｔｎ本质上都是采用一定的规则对数据包进行区分、ｉ，ｏ
归类。字面上的不同，映了分类的目的和侧重点不反
０引言
随着网络带宽的增加，兆网络已成为因特网万
成的集合称之为规则（ｕｅ，若干规则的集合就ｒｌ）而
是分类器（ｌｓｅ）。流分类就是要确定每个流ｃｓｉｒａｆ』ｉ
最匹配的规则。源自流分类算法是流量测量的重要应用部分，流量测
量主要是对网络中的 “ 进行测量和分析，掌握流” 以网络的流量特性。对网络中的流进行测量的关键是
要快速对到达的数据流进行分类匹配以确定它属于哪一个流，０Ｇｉｓ宽的数据包处理能力要求为１ｂｔ带／
问题。
ＩＰ地址进行计算。其它分类算法根据分类目的不同，以根据端口号、可协议类型、务类型等信息进业
行相应的计算。 “ ” 从一个源发送到一个目的的报文序列，流是是具有某种相同属性的报文的集合。流分类问题主要是基于报头的一个或多个域，据一定的策略根和规则识别该报文所属的流，以基于流的分类算所法是对包分类算法的扩展。
的核心骨干网。为了使网络性能得到全面提高，需要网络各部件处理速度更高。数据包分类算法是
网络技术中的一种基础算法，着广泛的用途，有如
网络流量测量、网络管理、量管理、于安全存取流基列表控制的防火墙、网络入侵检测、塞控制、ｏ拥ＱＳ
ｐｒｄ，ａｄｄｖｌｐａｅｎｅｅｏｍｅｎｒｎｄａｎｈｒｃｉｎｏｕｔｅｔｄｆｔｅｆｓｃｋｔｃａｓｆｃａｉｎａｇｒｔｔｔｅｄｔｅｄｉｅｔｏｆｆｒｈｒｓｕｙｏｈａｔｐａｅｌｓｉｔｏｌｏｉｉｈｍｒｏｓｄ．ｗｅｅｐｒｐｏｅＫｅｙｗｏｒｄｓ：ｒｆｉａｕｅｎ；ｆｏ；ｐｃｔｃａｓｆｃｔｏｔａｆｃｍｅｓｒｍｅｔｌｗａｋｅｌｓｉａｉｎ；ｑｃＰｅｉｕｉｋＩｎｔ
ＺＨＡ０ｏｆｎＹＡＮａｇ，ＡＮＧｎＧｕ —ｅｇ，ＬｉｎＷＹｉｇ
（ｏｌｅｏＣｍｐｔｒｃｅｃｎｅｈｏｏｙｈｎｑｎｎｖｒｉｆｏｔａｄＴｌｏｍｕｉｔｎ，Ｃｏｇｉｇ００５．Ｒｈｎ）ＣｌｇｆｏｕｅＳｉｅａｄＴｃｎｌ，ＣｏｇｉｇＵｉｅｓｙｏｓｎｅｅｍｎｃｉｓｈｎｑｎ０６，Ｐ．ＣｉａｅｎｇｔＰｓｃａｏ４
ＡｂｔａｔＦｏａｕｅｎａｅｎｓｒａｉｔｅｉｏｔｎｏｔｎｆｉｈｓｅｄｎｔｏｋｆｗｍｅｓｒｍｅｔｎｔｉｐ — ｓｒｃ：ｌｗｍｅｓｒｍｅｔｓｄｏｔｅｍｈｍｐｒａｔｎｅｔｇ —ｐｅｅｗｒｏａｕｅｎ．ＩｈｓａｂｓｃｏｈｌｐｒｏＰｐｃｅｃａｓｃｔｎａｇｒｈｎｈｌｏｉｍｓｍａｅｕｅｎＴｎＧｇｂｔｎｔｅｖｒｎｎｅｅｃｎ— ｅ，ｓｍｅＩａｋｔｌｓｉａｉｌｏｉｍｓａｄｔｅａｇｒｈｙｂｓｄｉｅｉａｉｅｎｉｍｅｔｗｒｏｉｆｏｔｔｏ
快速流分类算法的研究
赵国锋，闫亮，王影
（重庆邮电大学计算机科学与技术学院，庆４０６）重００５
摘
要：于流的流量测量是网络测量的重要内容。对多种Ｉ基Ｐ流分类算法及可能应用于万兆网环境的算法进行
同。例如，流分类算法是采用特定的规则来识别某些指定流的报文集合，用的规则可以根据报文的采
管理等都是以数据包分类算法为基础的 ¨ 所以。，
说，快速数据包分类算法是众多研究者关注的热点
了分析和比较，出了快速流分类算法需要解决的问题及发展思路。提
关键词：量测量；；流流包分类；高速Ｉ网络Ｐ
Ｒｅｅｒｈｏｏｂｓｄｑｕｃｃｅｌｓｉｃｔｏｓａｃｎｆｗ— ａｅｉｋｐａｋｔｃａｓｆａｉｎｌｉ
３．５Ｍａｋｔｓ假设ＴＰＩ１２ｐｃｅ（／Ｃ／Ｐ数据包为４ｙｅ，０ｂｔ）