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《基于机器学习的流量分类算法研究》
一、引言
随着互联网技术的飞速发展，网络流量数据呈现出爆炸式增长。为了更好地管理和控制网络流量，对流量进行准确的分类变得尤为重要。传统的流量分类方法主要依赖于深度包检测(DPI)技术，但面对加密流量的增长，其效果受到限制。因此，基于机器学习的流量分类算法成为研究热点。本文旨在研究基于机器学习的流量分类算法，以提高流量分类的准确性和效率。
二、研究背景
机器学习是一种通过训练模型学习数据内在规律和模式的方法。在流量分类领域，机器学习算法可以自动地从流量数据中提取特征，从而实现对流量的准确分类。与传统的DPI技术相比，机器学习算法在处理加密流量时具有更好的效果。
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