【摘 要】
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针对识别加密P2P网络流量比较困难的问题,提出一种基于K均值和直推式支持向量机（TSVM）的半监督学习模型———两阶段策略模型（KTSVM,k-means based transductive supportvector
【机 构】
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西北工业大学计算机学院,咸阳师范学院信息工程学院
【基金项目】
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国家高技术研究发展计划资助项目（2009AA01Z424）, 西北工业大学基础研究基金资助项目（JC201149）, 咸阳师范学院专项科研基金资助项目（07XSYK268）
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针对识别加密P2P网络流量比较困难的问题,提出一种基于K均值和直推式支持向量机（TSVM）的半监督学习模型———两阶段策略模型（KTSVM,k-means based transductive supportvector machine）,以提高P2P流量的识别精度.该模型首先使用K均值半监督聚类算法计算训练集中正例样本的数目,然后根据正例样本的数目来训练TSVM分类模型,提高了TSVM模型的稳定性和准确性.该模型的优势是可以使用未标注样本和标注样本共同训练分类模型,非常适合于识别标注比较困难的P2P流量
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