Effective Feature Selection for 5G IM Applications Traffic Classification
المؤلفون المشاركون
Yu, Xiangzhan
Shafiq, Muhammad
Laghari, Asif Ali
Wang, Dawei
المصدر
العدد
المجلد 2017، العدد 2017 (31 ديسمبر/كانون الأول 2017)، ص ص. 1-12، 12ص.
الناشر
Hindawi Publishing Corporation
تاريخ النشر
2017-05-22
دولة النشر
مصر
عدد الصفحات
12
التخصصات الرئيسية
الملخص EN
Recently, machine learning (ML) algorithms have widely been applied in Internet traffic classification.
However, due to the inappropriate features selection, ML-based classifiers are prone to misclassify Internet flows as that traffic occupies majority of traffic flows.
To address this problem, a novel feature selection metric named weighted mutual information (WMI) is proposed.
We develop a hybrid feature selection algorithm named WMI_ACC, which filters most of the features with WMI metric.
It further uses a wrapper method to select features for ML classifiers with accuracy (ACC) metric.
We evaluate our approach using five ML classifiers on the two different network environment traces captured.
Furthermore, we also apply Wilcoxon pairwise statistical test on the results of our proposed algorithm to find out the robust features from the selected set of features.
Experimental results show that our algorithm gives promising results in terms of classification accuracy, recall, and precision.
Our proposed algorithm can achieve 99% flow accuracy results, which is very promising.
نمط استشهاد جمعية علماء النفس الأمريكية (APA)
Shafiq, Muhammad& Yu, Xiangzhan& Laghari, Asif Ali& Wang, Dawei. 2017. Effective Feature Selection for 5G IM Applications Traffic Classification. Mobile Information Systems،Vol. 2017, no. 2017, pp.1-12.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1189135
نمط استشهاد الجمعية الأمريكية للغات الحديثة (MLA)
Shafiq, Muhammad…[et al.]. Effective Feature Selection for 5G IM Applications Traffic Classification. Mobile Information Systems No. 2017 (2017), pp.1-12.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1189135
نمط استشهاد الجمعية الطبية الأمريكية (AMA)
Shafiq, Muhammad& Yu, Xiangzhan& Laghari, Asif Ali& Wang, Dawei. Effective Feature Selection for 5G IM Applications Traffic Classification. Mobile Information Systems. 2017. Vol. 2017, no. 2017, pp.1-12.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1189135
نوع البيانات
مقالات
لغة النص
الإنجليزية
الملاحظات
Includes bibliographical references
رقم السجل
BIM-1189135
قاعدة معامل التأثير والاستشهادات المرجعية العربي "ارسيف Arcif"
أضخم قاعدة بيانات عربية للاستشهادات المرجعية للمجلات العلمية المحكمة الصادرة في العالم العربي
تقوم هذه الخدمة بالتحقق من التشابه أو الانتحال في الأبحاث والمقالات العلمية والأطروحات الجامعية والكتب والأبحاث باللغة العربية، وتحديد درجة التشابه أو أصالة الأعمال البحثية وحماية ملكيتها الفكرية. تعرف اكثر