| 摘要 | 第1-5页 |
| Abstract | 第5-8页 |
| 第一章 绪论 | 第8-12页 |
| ·课题背景 | 第8页 |
| ·研究现状 | 第8-9页 |
| ·系统主要内容和框架 | 第9-12页 |
| 第二章 基于 D-S 证据理论的 DNS 数据流清洗 | 第12-21页 |
| ·网络数据特征 | 第12页 |
| ·数据预处理过程 | 第12-13页 |
| ·网络数据两次清洗 | 第13-20页 |
| ·网络数据包的首次清洗 | 第13页 |
| ·基于 D-S 证据理论 DNS 数据包的二次清洗 | 第13-20页 |
| ·本章小结 | 第20-21页 |
| 第三章 基于访问热度的用户网络指纹金字塔算法 | 第21-26页 |
| ·用户网络指纹 | 第21-22页 |
| ·用户访问热度 | 第22页 |
| ·金子塔状用户网络指纹模式结构 | 第22-25页 |
| ·数据仓库基本理论 | 第23页 |
| ·金字塔状用户网络指纹算法 | 第23-25页 |
| ·本章小结 | 第25-26页 |
| 第四章 基于朴素贝叶斯算法的网页分类 | 第26-41页 |
| ·基于数据库匹配的网页分类 | 第26-30页 |
| ·通用型网络爬虫 | 第27-28页 |
| ·数据库匹配网页分类过程 | 第28-29页 |
| ·基于数据库匹配的网页分类搜索策略 | 第29-30页 |
| ·基于朴素贝叶斯算法的网页分类技术 | 第30-39页 |
| ·基于双向匹配统计的分词算法 | 第31-35页 |
| ·基于X~2统计的网页特征选择算法 | 第35-37页 |
| ·TFIDF 特征权重 | 第37-38页 |
| ·基于朴素贝叶斯分类算法的网页分类 | 第38-39页 |
| ·本章小结 | 第39-41页 |
| 第五章 基于用户网络指纹混合距离的聚类算法 | 第41-49页 |
| ·用户网络指纹聚类分析 | 第41-43页 |
| ·单用户网络指纹聚类分析 | 第41-42页 |
| ·多用户网络指纹聚类分析 | 第42-43页 |
| ·基于用户网络指纹的聚类算法 | 第43-48页 |
| ·本章小结 | 第48-49页 |
| 第六章 系统测试 | 第49-55页 |
| ·原始 DNS 数据的采集及预处理 | 第49页 |
| ·二次清洗 | 第49-51页 |
| ·网页分类 | 第51-52页 |
| ·单用户网络行为分析 | 第52-53页 |
| ·聚类分析 | 第53-54页 |
| ·小结 | 第54-55页 |
| 第七章 总结和展望 | 第55-57页 |
| 参考文献 | 第57-59页 |
| 附录 1 攻读硕士学位期间撰写的论文 | 第59-60页 |
| 致谢 | 第60页 |