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提出了一种基于主动学习方法的网络流分类方法,采用主动学习技术提取少量高质量的训练样本进行建模.并提出了一种基于轮盘赌选择的样本筛选方法,能够有效避免已有主动学习方法中的早熟收敛现象.实验结果表明,其相对于已有的流识别方法,能够在仅依赖少量高质量训练样本的前提下,保证较高的识别正确率,更适用于现实网络环境.