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流量分類是優(yōu)化網(wǎng)絡(luò)服務(wù)質(zhì)量的基礎(chǔ)與關(guān)鍵，機(jī)器學(xué)習(xí)算法利用數(shù)據(jù)流統(tǒng)計(jì)特征分類流量，對(duì)于識(shí)別加密私有協(xié)議流量具有重要意義．然而，特征偏置和類別不平衡是基于機(jī)器學(xué)習(xí)的流量分類研究所面臨的兩大挑戰(zhàn)．特征偏置是指一些數(shù)據(jù)流統(tǒng)計(jì)特征在提高部分應(yīng)用識(shí)別準(zhǔn)確率的同時(shí)也降低了另外一部分應(yīng)用識(shí)別的準(zhǔn)確率．類別不平衡是指機(jī)器學(xué)習(xí)流量分類器對(duì)樣本數(shù)較少的應(yīng)用識(shí)別的準(zhǔn)確率較低．為解決上述問題，提出了基于集成聚類的流量分類架構(gòu)（traffic classification framework based on ensemble clustering，簡稱TCFEC）.TCFEC由多個(gè)基于不同特征子空間聚類的基分類器和一個(gè)最優(yōu)決策部件構(gòu)成，能夠提高流量分類的準(zhǔn)確率．具體而言，與傳統(tǒng)的機(jī)器學(xué)習(xí)流量分類器相比，TCFEC的平均流準(zhǔn)確率最高提升5%，字節(jié)準(zhǔn)確率最高提升6%．
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