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为了解决利用少量标记样本实现准确的P2P流量识别，提出了一种基于半监督近邻传播（AP）聚类算法的P2P流量识别方法．首先对少量样本进行标记，然后在聚类过程中为标记样本和非标记样本设置不同的参考度，使标记样本能够优先成为类代表点，进而通过样本间的消息加权更新完成聚类，最后按照相应的“标记-类别映射”规则实现对P2P流量的识别．研究了参考度与消息加权更新对识别性能的影响，实验结果显示：当标记样本的比例为5％时，对P2P流量的识别准确率高于90％，误识别率低于3％；当标记样本的比例达到15％后，识别准确率高于9