7、数据分类与云工作流调度技术解析

数据分类与云工作流调度技术解析

1. 数据分类模型

在数据分类领域，传统的 ID3 算法存在一定的局限性。传统 ID3 算法会给具有最多不同值的属性赋予更高的权重，进而将该属性作为决策树的根节点。然而，具有最多不同值的属性不一定是对数据分类最有用的属性。

为了解决这个问题，提出了一种改进的 ID3 变体模型。该模型使用了修改后的增益公式来计算增益，通过这个公式，可以给对分类更重要的属性赋予更多的权重，从而有助于选择最重要的属性作为决策树的根节点，最终提高分类的准确性。

在实验研究中，使用了 KDD99 数据集进行分类，所采用的属性包括：
- 发送的数据包数量
- 协议
- 源端口
- 目标端口
- 目标类型

以下是训练数据集的示例：
| 数据包数量 | 协议 | 源端口 | 目标端口 | 目标类型 |
| — | — | — | — | — |
| 2138 | Tcp | 34 | 33 | ddos |
| 12 | Tcp | 2 | 3 | Probe |
| 20 | Tcp | 3 | 12 | Probe |
|… |… |… |… |… |

在 JAVA 平台上实现了传统 ID3 算法和改进后的 ID3 算法。实验结果表明，改进后的 ID3 算法的分类准确性优于传统 ID3 算法。

2. 云工作流调度算法

在云计算场景中，工作流调度算法需要优化多个相互冲突的目标，如最优的完成时间（makespan）、降低能源消耗以及执行的可靠性。为了实现这些目标，提出了一种多目标工作流调度