一种基于机器学的手持终端流量识别方法和系统

摘要

本发明公开一种基于机器学的手持终端流量识别方法和系统，其方法包括如下步骤：步骤1：对待识别流量进行UA关键字匹配，如果匹配，直接识别为手持设备流量或非手持设备流量；如果不匹配，进入步骤2；步骤2：基于C4.5决策树算法和流量属性，计算各流量属性的信息增益率并构建决策树模型，不匹配的待识别流量通过决策树模型识别为手持设备流量或非手持设备流量。该方法采用C4.5决策树算法对UA方法无法识别的流量进行分类时，仅需进行流量属性值比较，处理相对简单，明显缩短处理时间，同时还能大幅提高手持终端与非手持终端识别准确率。

主权项

一种基于机器学习的手持终端流量识别方法，其特征在于，包括如下步骤：步骤1：对待识别流量进行UA关键字匹配，如果匹配，直接识别为手持设备流量或非手持设备流量；如果不匹配，进入步骤2；步骤2：基于C4.5决策树算法和流量属性，计算各流量属性的信息增益率并构建决策树模型，不匹配的待识别流量通过决策树模型识别为手持设备流量或非手持设备流量。