Sammanfattning av denna webbsida: För närvarande, med den snabba ökningen av dataskalor i nätverkstrafikens klassificeringar, blir det en stor utmaning att välja trafikfunktioner på ett effektivt sätt. Även om ett antal traditionella funktioner urvalsmetoder som använder Hadoop-KartaReduce ramverk har föreslagits, var genomförandetiden fortfarande otillfredsställande med siffror iterativa beräkningar under behandlingen. För att ta itu med denna fråga föreslås i detta dokument en effektiv metod för urval av funktioner för nätverkstrafik baserad på ett nytt parallellt datorsystem kallat Spark. I vårt tillvägagångssätt, är den fullständiga funktionen som först förbehandlas baserat på Fisher score, och en sekventiell framåt sökstrategi används för undergrupper. Den optimala funktionen delmängd väljs sedan med hjälp av de kontinuerliga iterationer av Spark computing ramverket. Implementeringen visar att vår metod, under förutsättning att klassificeringen är korrekt, minskar tidskostnaden för modellering och klassificering och förbättrar funktionens effektivitet avsevärt.
• Wang m.fl. REF använde Spark computing-modellen för att genomföra en FS-strategi för att klassificera nätverkstrafik.
A Feature Selection Method for Large-Scale Network Traffic Classification Based on Spark
{'venue': 'Information', 'journal': 'Information', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}