一种 P2P 数据流聚类的算法
朱俚治
南京航空航天大学信息中心 南京 210016
摘要：P2P 技术是当今发展最快的网络技术之一，但是 P2P 数据流大量的出现给互联网造成了一定的影响，因此为了控制 P2P 流对互联网产生的不良影响，有必要对 P2P 流和非 P2P 流进行识别和分类。然而对数据流进行聚类是对不同属性的数据流进行研究的重要一步，因此论文提出一种基于网络流量行为特征的 P2P 数据流聚类算法，该算法的思想是：首先描述 P2P 流量数据包的特征，根据 P2P 数据包的特征使用相似性计算算法对 P2P 相似流进行计算，其次使用决策树算法对 P2P 数据流与非 P2P 数据流进行分类，最后使用欧氏距离和粒子群算法对相似的 P2P 流进行聚类。
关键词：P2P 流粒子群相似性欧氏距离决策树
分类号：TP301.6(计算技术、计算机技术)
资助基金：北京航空航天大学软件开发环境国家重点实验室开放基金项目(编号SKLSDE-2013KF-02)
论文发表日期：2016-01-01
在线出版日期：2025-08-15（本平台首次上网日期，不代表文献的发表时间）
页数：5( 1416-1419,1517 )
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