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提出了一种适合在线实时分类并避免过多人为因素干扰的流量分类方法．该方案早期采用DPI技术识别信息流的业务类型，作为后期聚类算法的指导和基准；借鉴OPTICS聚类算法思想，用数据点的个数来衡量稠密度，完成信息流的聚类，可有针对性地为用户提供服务．
一种基于OPTICS聚类的流量分类算法
【摘 要】
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提出了一种适合在线实时分类并避免过多人为因素干扰的流量分类方法．该方案早期采用DPI技术识别信息流的业务类型，作为后期聚类算法的指导和基准；借鉴OPTICS聚类算法思想，用数据
【机 构】
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郑州轻工业学院软件学院,郑州轻工业学院计算机与通信工程学院
【出 处】
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郑州轻工业学院学报：自然科学版
【发表日期】
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2013年2期
【基金项目】
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国家973重点研究计划（2007CB307102,2007CB307100）,河南省基础与前沿技术研究计划项目（082300410280）
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