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报文分类是网络的基本功能，研究人员在过去二十年提出了众多解决方案，其中决策树报文分类算法由于吞吐量高、适用于多字段、可流水线化等特点受到了广泛关注和深入研究。介绍了决策树算法最新研究成果，阐述了决策树报文分类算法的几何意义、常用技术和测试基准，从节点切割技术和规则集分组技术两个维度对决策树算法进行了系统分析和归纳。针对两类常用的决策树构建技术介绍了其中的典型算法，对比了各种典型算法的设计思路和特点，分析了它们的适用场景。总结并展望了决策树算法的下一步研究方向。