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內容簡介： 流量识别对互联网的网络安全和网络管理领域具有重要意义。作者基于机器学习的识别方法，基于流量的特征属性的影响以及测度之间的相关性，通过建立标准数据集，研究报文抽样、属性选择算法对识别精度的影响，评估分类算法对属性特征在抽样条件下的敏感程度，在此基础上，建立了面向不同环境和需求的多分类器融合流量识别模型。 關於作者： 董仕，男，1980年11月生，籍贯河南周口，中国计算机学会会员，Journal of Internet TechnologySCI期刊、Computers Electrical EngineeringSCI期刊特邀审稿人；KSII Transactions on Internet and Information SystemsSCI期刊、Applied Mathematics Information ScienceSCI期刊审稿人。 教育背景： 1999年9月-2003年7月：河南大学计算机科学与工程学院，获计算机应用技术专业学士学位。 2006年9月-2009年7月：电子科技大学计算机科学与工程学院，获得计算机应用技术硕士学位。 董仕，男，1980年11月生，籍贯河南周口，中国计算机学会会员，JournalofInternetTechnologySCI期刊、Computers&ElectricalEngineeringSCI期刊特邀审稿人；KSIITransactionsonInternetandInformationSystemsSCI期刊、AppliedMathematics&InformationScienceSCI期刊审稿人。 教育背景： 1999年9月-2003年7月：河南大学计算机科学与工程学院，获计算机应用技术专业学士学位。 2006年9月-2009年7月：电子科技大学计算机科学与工程学院，获得计算机应用技术硕士学位。 2009年9月至今：东南大学计算机科学与工程学院，攻读计算机应用技术专业博士学位。 工作经历： 2003年11月-2006年6月：UMAX中国公司从事研究开发工作。 2007年9月-2008年8月：中国科学院计算技术研究所客座研究员，从事973课题的研究。

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