【摘 要】
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网络流量分类是网络研究和流量工程的重要基础，网络流量分类大致分为基于端口号、有效负载、主机行为和机器学习等四种分类方法。目前基于机器学习的方法成为了研究热点。在机
【基金项目】
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上海市自然科学基金(14ZR1419300)
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网络流量分类是网络研究和流量工程的重要基础，网络流量分类大致分为基于端口号、有效负载、主机行为和机器学习等四种分类方法。目前基于机器学习的方法成为了研究热点。在机器学习过程中，特征选择可以实现数据维度约简，从而提高学习模型的泛化能力。针对大规模的流量数据以及网络流量中存在的类别不平衡问题，将最小最大集成策略（min—maxmodule，M3）和多目标演化子集选择算法（Pareto optimization for subset selection，POSS）应用到网络流量分类的特征选择过程中。同时将该方法
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