随着网络功能日益多样化，分组分类技术对匹配域数量、表项深度等需求不断提高，加剧了硬件存储压力。为保证查表效率和硬件资源利用率，提出基于信息熵的匹配域裁剪算法。通过分析匹配域冗余信息，提出匹配域裁剪模型；通过分组头部信息熵的映射建模，将匹配域裁剪算法复杂度从NP难降为线性复杂度。实验结果表明，较现有方案，所提方案所需三态内容寻址存储器（TCAM，ternary content-addressable memory）存储空间能够进一步减少40%以上，或随着流表规模增长，所提案能够明显减少算法运行时间。
