一种基于决策树的IP应用场景划分方法

摘要

本发明提供了一种基于决策树的IP应用场景划分方法，主要利用集成学习(Ensemble Learning)和深度神经网络(Deep Neural Network)的方法构建一个学习模型，该模型以树模型为基础结构，能模拟真实世界人类的决策过程。在预测IP场景分类任务中，该方法能够在众多IP相关的特征中选取重要的信息进行样本空间的划分，利用集成学习的优势增加模型的健壮性，并通过深度学习的多层结构提取高层表征，最终达到根据IP信息高精度辨别其使用场景的目的。