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基于数据流挖掘技术的流量识别

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基于数据流挖掘技术的流量识别
论文目录
 
摘要第1-5页
Abstract第5-9页
第一章 绪论第9-13页
  · 课题背景第9-10页
  · 研究内容第10-11页
  · 研究意义第11-12页
  · 文章组织结构第12-13页
第二章 流量识别概述第13-23页
  · 流量识别方法概况第13-17页
    · 端口识别方法第13-14页
    · 数据包深层检测方法第14-15页
    · 基于传输层的识别方法第15页
    · 基于其他特征的识别方法第15-17页
  · 基于网络流特征的流量识别第17-20页
    · 网络流第17页
    · 网络流特征第17页
    · 基于网络流特征的流量识别方法第17-20页
  · 评价指标第20-22页
    · 度量标准第20-21页
    · 保持第21页
    · 交叉确认第21-22页
    · 算法评价标准第22页
  · 本章小节第22-23页
第三章 网络流数据的预处理第23-34页
  · 特征选择算法第23-25页
    · 基于信息理论的相关性度量第24页
    · ReliefF方法第24-25页
    · FCBF方法第25页
  · Weka平台简介第25-26页
  · 网络流数据采集与处理第26-33页
    · 公共数据第27-29页
    · 私有数据第29-33页
  · 本章小节第33-34页
第四章 基于CVFDT算法的流量识别第34-49页
  · 相关工作第34-35页
  · 使用传统分类算法的流量识别第35-37页
    · 基于朴素贝叶斯分类的流量识别第35-36页
    · 基于C4.5决策树的流量识别第36-37页
  · 数据流分类算法的相关概念第37-38页
    · 概念漂移第37-38页
    · Hoeffding界第38页
  · 基于CVFDT算法的流量识别第38-43页
    · CVFDT算法简介第39-40页
    · 适用于流量识别的CVFDT算法第40-43页
  · 实验与结果分析第43-47页
    · 实验环境与实验数据第43页
    · 分类准确率的比较第43-45页
    · 算法稳定性的比较第45-46页
    · 建模时间的比较第46-47页
    · 在私有数据上各算法的评价第47页
  · 本章小结第47-49页
第五章 基于STRKM算法的流量识别第49-61页
  · 相关工作第49-51页
  · 使用传统聚类算法的流量识别第51-53页
    · K均值第51-52页
    · DBSCAN第52-53页
  · 基于STRKM算法的流量识别第53-56页
    · STRKM算法简介第53页
    · 适用于流量识别的STRKM算法第53-56页
  · 实验与结果分析第56-59页
    · 实验环境与实验数据第56页
    · K-means结果第56页
    · DBSCAN结果第56-58页
    · STRKM结果第58-59页
  · 本章小结第59-61页
第六章 总结与展望第61-63页
  · 总结第61页
  · 工作展望第61-63页
参考文献第63-69页
攻读硕士学位期间发表的论文第69-70页
致谢第70 页

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