项目背景
随着5G网络普及，中国联通日均流量消耗增长300%，传统分类方法难以满足精细化运营需求。本研究提出基于机器学习的动态流量分类框架，实现网络资源优化配置。
技术架构
系统采用三层架构：
- 数据采集层：DPI探针实时捕获网络报文
- 特征工程层：提取时序特征与协议特征
- 智能决策层：XGBoost分类模型与用户画像联动
模型构建流程
- 流量数据清洗与标准化
- 建立应用类型标签体系
- 特征重要性排序（如图）
| 特征 | 权重 |
|---|---|
| 包长方差 | 0.32 |
| 端口熵值 | 0.28 |
用户行为分析
通过聚类算法识别6类典型用户群体：
- 实时视频重度用户
- 间歇性下载用户
- 物联网设备集群
精准匹配方案
建立用户-业务关联矩阵，动态调整QoS策略。当游戏用户占比超过阈值时，自动触发带宽保障机制。
实施效果
试点区域数据显示：
- 流量预测准确率提升至92%
- 用户投诉率下降41%
- 资源利用率提高27%
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