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网络应用识别是网络管理、研究、规划、安全等一系列事务的基本前提，基于分组端口号和分组载荷的应用识别技术逐渐不能满足需求．根据不同应用具有各不相同的流量特性这一原理，可利用机器学习技术挖掘各种应用的流量模式，从而进行有效识别．本文使用简单的流量特征作为观测值进行有监督应用识别．通过比较多种通用的机器学习算法，找出最适用于应用识别问题的有监督学习方案，同时应用特征选择算法找出关键的流量特征．