【摘 要】
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流量分类是优化网络服务质量的基础与关键．机器学习算法利用数据流统计特征分类流量，对于识别加密私有协议流量具有重要意义．然而，特征偏置和类别不平衡是基于机器学〉-j的流量分
【机 构】
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中国洛阳电子装备试验中心,哈尔滨工业大学计算机科学与技术学院
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流量分类是优化网络服务质量的基础与关键．机器学习算法利用数据流统计特征分类流量，对于识别加密私有协议流量具有重要意义．然而，特征偏置和类别不平衡是基于机器学〉-j的流量分类研究所面临的两大挑战．特征偏置是指一些数据流统计特征在提高部分应用识别准确率的同时也降低了另外一部分应用识别的准确率．类别不平衡是指机器学习流量分类器对样本数较少的应用识别的准确率较低．为解决上述问题，提出了基于集成聚类的流量分类架构（traffic classification framework based on ensemble
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