摘要 | 第4-6页 |
ABSTRACT | 第6-7页 |
目录 | 第8-10页 |
第一章 绪论 | 第10-16页 |
1.1 物联网的发展现状 | 第10-12页 |
1.1.1 美国物联网发展现状 | 第10页 |
1.1.2 欧盟物联网的发展现状 | 第10-11页 |
1.1.3 中国物联网发展概况 | 第11-12页 |
1.2 选题背景及意义 | 第12-13页 |
1.3 课题任务 | 第13-15页 |
1.3.1 分布式技术研究 | 第13-14页 |
1.3.2 物联网信息安全处理技术研究 | 第14-15页 |
1.3.3 主题模型在文本处理中的应用技术研究 | 第15页 |
1.4 论文的结构与内容介绍 | 第15-16页 |
第二章 物联网体系介绍 | 第16-20页 |
2.1 物联网体系结构 | 第16-17页 |
2.2 物联网核心技术 | 第17-18页 |
2.2.1 感知层 | 第17-18页 |
2.2.2 网络层 | 第18页 |
2.3 物联网数据处理相关技术介绍 | 第18-19页 |
2.3.1 分布式技术 | 第18页 |
2.3.2 物联网信息处理安全技术 | 第18-19页 |
2.3.3 文本处理技术 | 第19页 |
2.4 本章小结 | 第19-20页 |
第三章 分布式技术介绍 | 第20-24页 |
3.1 分布式系统原理 | 第20页 |
3.2 分布式系统架构 | 第20-21页 |
3.3 分布式技术在物联网数据处理中的应用 | 第21-23页 |
3.3.1 分布式技术如何成为物联网数据处理的关键技术 | 第21-22页 |
3.3.2 如何将分布式技术应用到物联网数据处理中 | 第22-23页 |
3.4 本章小结 | 第23-24页 |
第四章 基于彩虹表的密码破解系统的设计与实现 | 第24-40页 |
4.1 主要的密码破解方法 | 第24页 |
4.2 彩虹表介绍 | 第24-32页 |
4.2.1 彩虹表定义 | 第24页 |
4.2.2 基于彩虹表的密码破解技术的特点和挑战 | 第24-25页 |
4.2.3 彩虹表的研究发展现状 | 第25-26页 |
4.2.4 彩虹表的生成原理 | 第26-28页 |
4.2.5 基于彩虹表的破解原理 | 第28-29页 |
4.2.6 基于彩虹表的破解实验 | 第29-32页 |
4.3 设计思路 | 第32-33页 |
4.4 设计实现系统 | 第33-38页 |
4.4.1 word文件结构 | 第33页 |
4.4.2 word2003加密机制 | 第33-35页 |
4.4.3 RC4流加密算法 | 第35-36页 |
4.4.4 实验结果 | 第36-38页 |
4.5 如何有效地防止彩虹表攻击 | 第38-39页 |
4.6 密码破解与物联网数据处理的关系 | 第39页 |
4.7 本章小结 | 第39-40页 |
第五章 基于LDA主题模型的文本处理系统设计与实现 | 第40-56页 |
5.1 文本分类介绍 | 第40-41页 |
5.1.1 人工文本分类 | 第40页 |
5.1.2 基于统计机器学习的自动文本分类 | 第40页 |
5.1.3 智能型文本分类 | 第40-41页 |
5.1.4 存在的缺点 | 第41页 |
5.2 主题模型介绍 | 第41-43页 |
5.2.1 主题模型综述 | 第41-42页 |
5.2.2 基础知识 | 第42-43页 |
5.3 LDA介绍 | 第43-46页 |
5.3.1 LDA思想 | 第43-45页 |
5.3.2 设定先验 | 第45页 |
5.3.3 求解模型 | 第45页 |
5.3.4 模型评估 | 第45-46页 |
5.3.5 主题数量的确定 | 第46页 |
5.4 主题模型的应用 | 第46-50页 |
5.4.1 主题模型在情感分析中的应用 | 第46-48页 |
5.4.2 主题模型在网络数据挖掘中的应用 | 第48-50页 |
5.5 利用LDA进行文本分类的设计思路 | 第50-53页 |
5.5.1 分类框架 | 第50页 |
5.5.2 Gibbs采样算法 | 第50-51页 |
5.5.3 LDA联合分布和Gibbs updating rule | 第51-52页 |
5.5.4 文本分类步骤 | 第52-53页 |
5.6 实验结果 | 第53-55页 |
5.7 本章小结 | 第55-56页 |
第六章 总结与展望 | 第56-58页 |
6.1 总结 | 第56-57页 |
6.2 展望 | 第57-58页 |
参考文献 | 第58-61页 |
附录 | 第61-62页 |
致谢 | 第62页 |