【摘 要】
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考虑到网络用户数量的快速增长、日益复杂的网络环境以及网络应用程序多元化的现状,识别网络中的具体应用程序(诸如Google、Facebook、Skype、MSN等)是网络应用的重要研究方
【机 构】
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洛阳师范学院电子商务学院,西安电子科技大学计算机科学与技术学院
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(11674352)资助
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考虑到网络用户数量的快速增长、日益复杂的网络环境以及网络应用程序多元化的现状,识别网络中的具体应用程序(诸如Google、Facebook、Skype、MSN等)是网络应用的重要研究方向,通过提取网络流量特征并利用机器学习方法识别网络应用程序是其主流方法,但由于网络流量特征多且复杂,经特征选择所获特征用于分类的性能往往严重依赖于所选用的分类器而不能很好反映应用程序的个性特征。为此本文提出了一种基于多样化组合特征选择的网络应用程序分类方法,通过组合特征重要性筛选和递归特征消除,获取这两种特征选择方法选择到的
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