一種基于下行控制信息的移動通信流量分類方法

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摘要：伴隨著諸多新興業(yè)務的發(fā)展，對移動通信的數(shù)據(jù)速率的要求也越來越高，網(wǎng)絡運營商需要在確保用戶隱私安全的情況下進行流量分類，分配所需的網(wǎng)絡資源來服務用戶，更好地優(yōu)化移動通信的體系結(jié)構(gòu)。傳統(tǒng)的基于協(xié)議特征、關鍵字信息的流量分類方法會帶來精度下降、實時性不足等問題。文章采集4G LTE網(wǎng)絡中的下行控制信息（Downlink Control Information，DCI），訓練了三類基準機器學習分類模型和長短期記憶網(wǎng)絡（Long Short-Term Memory，LSTM）模型，識別了5種主流應用流量。（剩余6811字）