基于分治排序策略的流量二次特征选择

网络业务流量的多样化高速化发展给流量识别技术带来了极大挑战,特征选择作为对数据降维处理的有效方法,具有重要的研究意义.本文描述了流量二次特征选择模型,并以此为基础提出了流量二次特征选择算法.算法将流量数据分为若干数据子集进行分治处理,对各数据子集提取出的特征进行汇总,以提出的影响度这一指标作为特征评估排序的依据,进行二次特征提取.实验表明,提出的算法在模型构建上性能更加优越,并且可以选取更少的特征实现对流量更准确的识别.