面向移动App流量的多特征集合集成聚类方法研究与应用
Research and application of multi-feature sets based ensemble clustering method for mobile App traffic
1. 广东药科大学 医药信息工程学院, 广州 510006
2. 华南理工大学 信息网络工程研究中心, 广州 510041
3. 广东省计算机网络重点实验室, 广州 510041
摘要
针对移动互联网流量识别问题，基于多项性能评估指标，分析K-均值和谱聚类算法在不同特征集合或不同识别目标流量数据集上的聚类性能，并提出基于多特征集合的集成聚类方法。比较分析实验表明，相同聚类方法在不同特征集合或不同识别目标数据集上性能有所不同，集成聚类方法能够有效提高利用单个特征集合聚类方法的性能。进一步将集成聚类方法应用于App关联分析，分析结果可为移动App的划分和用户行为分析提供客观依据。
基金项目
国家自然科学基金资助项目(61501128)
广东省自然科学基金资助项目(2017A030313345)
国家级大学生创新创业训练计划项目(201710573005)
广东药科大学创新强校工程项目
中央高校基本业务费资助项目(x2rj/D2174870)
出版信息
DOI: 10.19734/j.issn.1001-3695.2018.04.0250
出版期卷: 《计算机应用研究》 印刷出版, 2019年第36卷 第10期
所属栏目: 网络与通信技术
出版页码: 3101-3106
文章编号: 1001-3695(2019)10-049-3101-06
发布历史
[2019-10-05] 印刷出版
引用本文
吴志敏, 刘珍, 王若愚, 等. 面向移动App流量的多特征集合集成聚类方法研究与应用 [J]. 计算机应用研究, 2019, 36 (10): 3101-3106. (Wu Zhimin, Liu Zhen, Wang Ruoyu, et al. Research and application of multi-feature sets based ensemble clustering method for mobile App traffic [J]. Application Research of Computers, 2019, 36 (10): 3101-3106. )
关于期刊
- 计算机应用研究 月刊
- Application Research of Computers
-
刊号
ISSN 1001-3695
CN 51-1196/TP
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