1 中国电信 北京研究院, 北京 100191
2 清华大学 电子工程系, 北京 100084
由于宽带网络接入的进一步普及, 由宽带接入点构建的网络变得十分复杂。如何定义并分析宽带接入点的行为特征成为亟待解决的问题。本文研究了基于用户网络账户登录记录的宽带接入点特征, 将宽带接入点下的账号记录作为数据集, 定义并计算有效的特征, 引入机器学习的方法, 以得到宽带接入点的类型分类。通过对结果的校验, 表明: 本文提出的方法可以准确且高效地实现对于宽带接入点的家庭类型与非家庭类型的识别, 得到其行为特征。
大数据 宽带接入点 行为特征 big data broadband access point behavioral feature 太赫兹科学与电子信息学报
2017, 15(6): 928
