基于流式计算的网络内容安全审计平台的研究与实现
| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5页 |
| 1 绪论 | 第8-13页 |
| 1.1 研究背景 | 第8-9页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第9-11页 |
| 1.3 论文研究内容 | 第11页 |
| 1.4 论文组织结构 | 第11-13页 |
| 2 相关技术介绍 | 第13-22页 |
| 2.1 支持向量机的相关介绍 | 第13-18页 |
| 2.2 流式计算的相关介绍 | 第18-21页 |
| 2.3 本章小结 | 第21-22页 |
| 3 基于k-MEANS的增量SVM学习算法 | 第22-30页 |
| 3.1 文本的向量表示 | 第22-23页 |
| 3.2 进行文本向量的分类 | 第23-25页 |
| 3.3 文本样本集的特征分析 | 第25-26页 |
| 3.4 增量学习的引入 | 第26-28页 |
| 3.5 聚类算法和增量SVM相结合的分类方法 | 第28-29页 |
| 3.6 本章小结 | 第29-30页 |
| 4 系统的设计 | 第30-42页 |
| 4.1 系统需求分析与概要设计 | 第30-31页 |
| 4.2 平台架构的搭建 | 第31-32页 |
| 4.3 基于流式计算的实时安全审计框架 | 第32-41页 |
| 4.4 本章小结 | 第41-42页 |
| 5 测试与分析 | 第42-47页 |
| 5.1 开发环境介绍 | 第42页 |
| 5.2 集群与测试环境配置 | 第42-43页 |
| 5.3 功能与性能测试 | 第43-46页 |
| 5.4 本章小结 | 第46-47页 |
| 6 总结与展望 | 第47-49页 |
| 6.1 全文总结 | 第47-48页 |
| 6.2 展望 | 第48-49页 |
| 致谢 | 第49-50页 |
| 参考文献 | 第50-53页 |
