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摘要
本发明公开了一种移动App流量统计特征选择方法,该方法包括：S1、获取原始移动App的流量数据集,提取移动App流量的流统计特征,获取用于训练的有标记数据集LD,以及待分类的无标记数据集UD；S2、在LD数据集上,利用信息增益率,评估每个流统计特征在类间的区分能力；S3、在LD和UD数据集上,计算每个流统计特征的取值分布,利用Hellinger距离评估特征取值分布差异性,评估流统计特征的漂移程度；S4、将漂移程度作为区分能力的惩罚因子,计算流统计特征的综合评估值；S5、基于综合评估值,搜索区分能力强且漂移程度低的流统计特征子集。本发明的方法涉及移动互联网流量测量领域的移动App流量分类技术,降低数据维度,并提高分类鲁棒性能。
- 出版日期2018-9-21
- 单位华南理工大学
