现代计算机2022，Vol.28Issue(5) ：71-75,81.DOI:10.3969/j.issn.1007-1423.2022.05.011

基于特征选择改进的随机森林IP定位方法

An Improved Random Forest City-Level IP Geolocation Method Based on Feature Selection

张鹤林 甘勇 刘渊博
现代计算机2022，Vol.28Issue(5) ：71-75,81.DOI:10.3969/j.issn.1007-1423.2022.05.011
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基于特征选择改进的随机森林IP定位方法

An Improved Random Forest City-Level IP Geolocation Method Based on Feature Selection

张鹤林 1甘勇 2刘渊博1
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作者信息

  • 1. 郑州轻工业大学计算机与通信工程学院,郑州 450001
  • 2. 郑州轻工业大学计算机与通信工程学院,郑州 450001;郑州工程技术学院,郑州 450001
  • 折叠

摘要

网络IP地址数据不平衡和各特征重要性不一致会影响网络IP定位结果,针对此问题提出一种基于特征选择改进的随机森林城市级IP定位方法.对特征权重算法ReliefF做出改进,并融入随机森林分类算法的特征选择步骤中,按各特征对分类的贡献度计算权值,根据权值将特征分为高中低三个区间,均匀抽取三个区间的特征,形成分类效果均匀的特征子集.实验结果表明,改进后的新算法具有更高的定位准确率,算法分类性能更好.

关键词

Relief/F/随机森林/特征选择/IP定位

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基金项目

2018年重点联合基金(U1804263)

出版年

2022
现代计算机
中大控股

现代计算机

影响因子：0.292
ISSN：1007-1423
参考文献量1
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