【摘 要】
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本文在Spark平台上采用基于RDD的聚类模型对网络流量异常进行检测。在Spark的集群环境下,通过对比测试准确率、WCSS发现,k-means++聚类模型比BisectingKMeans模型更加适合对
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本文在Spark平台上采用基于RDD的聚类模型对网络流量异常进行检测。在Spark的集群环境下,通过对比测试准确率、WCSS发现,k-means++聚类模型比BisectingKMeans模型更加适合对网络流量进行检测。该实验结果对从事网络流量异常的检测的研究者有一定的借鉴作用。
In this paper, Spark platform based on RDD-based clustering model to detect network traffic anomalies. In Spark’s cluster environment, by comparing the test accuracy, WCSS found that the k-means ++ clustering model is more suitable for detecting network traffic than the BisectingKMeans model. The result of this experiment can be used as a reference for researchers engaged in the detection of abnormal network traffic.
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