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随着网络应用（如P2P）的快速增长，使得传统的基于端口与有效载荷的网络流量分类方法效率大大降低。基于FCBF特征选择方法选择最优特征子集，研究使用贝叶斯学习方法对网络流量进行分类；实验结果显示提出的方法取得了较好的分类准确率。
使用贝叶斯学习算法分类网络流量
【摘 要】
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随着网络应用（如P2P）的快速增长，使得传统的基于端口与有效载荷的网络流量分类方法效率大大降低。基于FCBF特征选择方法选择最优特征子集，研究使用贝叶斯学习方法对网络流量进行
【机 构】
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湖南工业大学计算机与通信学院,广东外语外贸大学信息科学技术学院
【出 处】
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计算机工程与应用
【发表日期】
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2010年25期
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