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流量的準確識別不僅可以對互聯(lián)網(wǎng)的運行情況產生突破性的改進，而且可以根據(jù)具體需求對用戶行為準確的掌控和分析。然而，要準確識別應用流量，目前的技術還很難達到；另外目前針對即時通信類的流量識別的研究在業(yè)界暫時比較少。本文針對這一現(xiàn)狀，采用神經(jīng)網(wǎng)絡算法中SAE特征提取模型，通過添加識別標簽，對數(shù)據(jù)有效載荷進行特征訓練，有效的解決了目前幾個流行的IM流量的分類問題。在識別準確率方面大大提高，識別率達到了99%。本文的最后將SAE算法與Apriori特征提取算法在空間和時間復雜度上做比較，尋找一種最優(yōu)的IM流量識別模型。
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