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本发明提供了一种基于关键词的网络轨迹分类方法及装置，分类方法首先通过流统计学特征结合K‑means方法得到第一轨迹簇，将第一轨迹簇的每个簇作为轨迹分割方法的输入，分割为固定字段IF和变化字段VF，并计算每个固定字段的长度以及固定字段的位置信息；然后采用IF分布拟合方法进行曲线拟合得到IF位置分布曲线；接着采用IF分类方法获得各极值区间的所包含的IF的类型和各类IF的数量，接着将各极值区间的所包含的IF的类型和各类IF的数量输入轨迹聚类方法，输出第二轨迹簇，再采用关键词推断方法推断分隔符，并根据分隔符从IF中分离关键词，最后形成签名数据库。本发明可以在提高分类准确性的同时，大大提高分类的效率。