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基于Hadoop的BT业务流量精细识别及分析的中期报告
1.研究背景与意义
BT（BitTorrent）是一种P2P协议，可用于文件共享。随着网络技术的发展，BT已广泛应用于视频、音乐、游戏等领域，引起了对其流量特征的研究。BT流量为大流量长时延数据，传输混杂着控制流和数据流，不易识别和分析。因此，BT流量精细识别及分析是网络管理和优化的重要研究方向。
2.研究内容与进展
（1）BT流量特征研究
通过数据采集和分析，发现BT流量具有以下特征：1）周期性瞬时峰值；2）数据流与控制流混合；3）数据交换多轮次；4）分片传输；5）用户IP地址常变；6）协议与端口难以识别。这些特征要求针对BT流量进行深入的研究，从中提取有意义的信息。
（2）BT流量识别技术研究
针对BT流量混合多、协议难以识别等特点，研究了一系列BT流量识别方法，包括基于端口分析、基于流量特征分析、基于机器学习等方法。其中，基于机器学习的方法包括分类方法和聚类方法两大类。在实际使用中，需要根据具体网络环境选择合适的识别方法。
（3）BT流量分析技术研究
BT流量的分析涉及多个方面，包括网络拓扑结构分析、流量特征分析、用户行为分析等。在此基础上，研究了BT流量异常检测、QoS保障、拥塞控制等方面的技术。
3.下一步工作计划
（1）深入研究BT流量特征，提取更有价值的信息；
（2）基于深度学习算法进行BT流量识别，提高识别准确性；
（3）进一步研究和应用BT流量分析技术，为网络管理和优化提供更多有用信息。