基于Apriori算法的网络应用流量识别特征提取方法研究的任务书任务书一、研究背景随着网络应用技术的飞速发展，网络应用流量的增长速度也在呈现爆炸式增长。传统的网络应用流量管理方法已无法满足当前网络应用流量识别的需求，而流量识别特征提取则成为了当前研究的重点。因此，研究基于Apriori算法的网络应用流量识别特征提取方法具有一定的理论和应用价值。二、研究目的本研究的目的是使用Apriori算法对网络应用流量进行特征提取，识别出网络应用流量中的重要特征，从而实现网络应用流量的快速识别和管理，并提高网络应用流量的性能。三、研究内容1.Apriori算法原理学习和分析2.基于Apriori算法的网络应用流量识别特征提取方法研究，包括：-网络应用流量采样-特征选择和提取-特征优化和筛选-特征关联分析3.设计并开发网络应用流量识别特征提取系统四、研究思路1.学习和分析数据挖掘中的Apriori算法原理，了解其在频繁项集挖掘和关联规则挖掘中的应用。2.确定网络应用流量特征选择和提取的方法，包括采样方法、特征选择和提取方法等。3.研究特征优化和筛选方法，去除不重要的特征。4.实现特征关联分析，并将其应用到网络应用流量识别中。5.根据研究结果开发网络应用流量识别特征提取系统。五、研究成果1.掌握Apriori算法及其在频繁项集挖掘和关联规则挖掘中的应用。2.设计并实现网络应用流量的特征选择和提取方法。3.研究并实现网络应用流量特征优化和筛选方法。4.掌握特征关联分析，并将其应用到网络应用流量识别中。5.实现网络应用流量识别特征提取系统。六、进度安排1.1月-2月：学习Apriori算法原理，分析其应用技术。2.2月-3月：确定网络应用流量特征选择和提取方法。3.3月-4月：研究特征优化和筛选方法。4.4月-5月：实现特征关联分析，并将其应用到网络应用流量识别中。5.5月-6月：开发网络应用流量识别特征提取系统，并对其进行测试和评估。七、参考文献[1]何伟，基于Apriori算法的组合一维条码标签数据的关联度分析[2]朱杨晋，沈劲松，一种基于Apriori算法和关联规则的Web用户行为挖掘方法[3]李平，周玲，基于关联规则挖掘算法研究网络安全威胁情报共享平台