[发明专利]一种基于PCA和XGBoost融合的业务类型识别方法在审
| 申请号： | 202111202293.8 | 申请日： | 2021-10-15 |
| 公开（公告）号： | CN114048795A | 公开（公告）日： | 2022-02-15 |
| 发明（设计）人： | 刘旭;胡俊华;朱晓荣;杨龙祥;朱洪波;江婷 | 申请（专利权）人： | 南京邮电大学 |
| 主分类号： | G06K9/62 | 分类号： | G06K9/62 |
| 代理公司： | 南京经纬专利商标代理有限公司 32200 | 代理人： | 朱桢荣 |
| 地址： | 210000 江苏省南*** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于PCA和XGBoost融合的业务类型识别方法，包括以下步骤：步骤S1、采集带有标签的网络流量数据集，网络流量数据集的业务类型包括HTTP、NTP、DNS、QQ、微信、视频和邮件；步骤S2、对步骤S1中的网络流量数据集进行数据清洗和特征提取，从而得到含有多维特征的网络流量数据集；步骤S3、利用主成分分析特征降维的方法将步骤S2中的多维特征简化成低维特征，得到带标签的低维数据集；步骤S4、得到训练好的极限梯度提升XGBoost分类模型；步骤S5、将待测的网络流量数据集输入到步骤S4中的极限梯度提升XGBoost分类模型，得到业务类型分类结果。本发明不仅可以降低识别方法的复杂度，同时还能够提高对业务类型识别的精度。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 pca xgboost 融合 业务 类型 识别 方法 | ||
【主权项】：
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