本文提出一种混合约束的半监督网络流量特征选择方法，旨在提高网络流量分析的效率与准确性。该方法结合了监督与半监督学习的优势，利用少量标记数据和大量未标记数据进行特征选择。通过引入多种约束条件，优化特征子集的选择过程，有效提升了模型的泛化能力和分类性能。该研究为网络流量分析提供了新的思路和技术支持。
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