%0 Journal Article
%T 基于类标记扩展的半监督网络流量特征选择算法
%A 林荣强
%A 李青
%A 李鸥
%A 李林林
%J 计算机应用
%D 2014
%X ？针对网络流量特征选择过程中存在的样本标记瓶颈问题,以及现有半监督方法无法选择强相关的特征的不足,提出一种基于类标记扩展的多类半监督特征选择(sfsel)算法。该算法首先从少量的标记样本出发,通过k-means算法对未标记样本进行类标记扩展;然后结合基于双重正则的支持向量机(mdrsvm)算法实现多类数据的特征选择。与半监督特征选择算法spectral、pcfrsc和sefr在moore数据集进行了对比实验,sfsel得到的分类准确率和召回率明显都要高于其他算法,而且sfsel算法选择的特征个数明显少于其他算法。实验结果表明:sfsel算法能够有效地提高所选特征的相关性,获取更好的网络流量分类性能。
%U http://www.joca.cn/CN/abstract/abstract17627.shtml