【摘 要】
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针对SVM（support vector machine）算法应用到大规模网络流量分类中存在计算复杂度高、训练速度慢等问题,提出一种基于云计算平台进行并行网络流量分类的SVM方法,以提高对大数据
【机 构】
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桂林电子科技大学计算机科学与工程学院,桂林电子科技大学信息与通信学院
【基金项目】
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国家自然科学基金项目（61163058）, 广西自然科学基金项目（2011GXNSFB018076）
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针对SVM（support vector machine）算法应用到大规模网络流量分类中存在计算复杂度高、训练速度慢等问题,提出一种基于云计算平台进行并行网络流量分类的SVM方法,以提高对大数据集的分类训练速度。该方法是一种采用云计算平台构建多级SVM和映射规约（MapReduce）模型的方法。它将训练数据集划分为多个子训练数据集,通过对所有子训练数据集进行并行训练,得到支持向量集,进而训练出流量分类模型。实验结果表明,与传统的SVM方法相比,并行SVM网络流量分类方法在保持较高分类精度的前提下,有效地减
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