%0 Journal Article
%T 利用半监督近邻传播聚类算法实现P2P流量识别
%A 于明
%A 朱超
%J 哈尔滨工程大学学报
%P 654-657
%D 2013
%R 10.3969/j.issn.1006？7043.201209007
%X 为了解决利用少量标记样本实现准确的P2P流量识别,提出了一种基于半监督近邻传播（AP）聚类算法的P2P流量识别方法.首先对少量样本进行标记,然后在聚类过程中为标记样本和非标记样本设置不同的参考度,使标记样本能够优先成为类代表点,进而通过样本间的消息加权更新完成聚类,最后按照相应的“标记？类别映射”规则实现对P2P流量的识别.研究了参考度与消息加权更新对识别性能的影响，实验结果显示：当标记样本的比例为5%时,对P2P流量的识别准确率高于90%,误识别率低于3%;当标记样本的比例达到15%后,识别准确率高于95%,最高可达98%,而误识别率则低于1%;识别性能随标记样本比例的提高而提高.
%K PP流量识别
%K 半监督聚类
%K 近邻传播
%K 机器学习
%K 网络安全
%U http://heuxb.hrbeu.edu.cn/oa/darticle.aspx?type=view&id=201209007