| 摘要 | 第5-7页 |
| ABSTRACT | 第7-9页 |
| 第一章 绪论 | 第16-23页 |
| 1.1 论文的研究背景 | 第16-17页 |
| 1.1.1 互联网发展现状及解决方案 | 第16-17页 |
| 1.1.2 信息中心网络研究现状及发展趋势 | 第17页 |
| 1.2 论文的选题来源与研究意义 | 第17-18页 |
| 1.3 论文的主要研究内容及创新点 | 第18-21页 |
| 1.3.1 论文主要研究工作 | 第18-20页 |
| 1.3.2 论文的创新点 | 第20-21页 |
| 1.4 论文的组织结构 | 第21-23页 |
| 第二章 信息中心网络与智能感知技术概述 | 第23-37页 |
| 2.1 信息中心网络架构及缓存资源管理技术介绍 | 第23-29页 |
| 2.1.1 信息中心网络架构概述 | 第23-24页 |
| 2.1.2 命名数据网络关键技术介绍 | 第24-27页 |
| 2.1.3 网络缓存资源分配与管理技术研究情况 | 第27-29页 |
| 2.2 网络智能感知相关技术介绍 | 第29-35页 |
| 2.2.1 智能感知的网络系统是未来网络发展的趋势 | 第29-30页 |
| 2.2.2 网络流量特性分析与建模方法介绍 | 第30-32页 |
| 2.2.3 用户偏好和情景状态智能感知技术介绍 | 第32-35页 |
| 2.3 本章小结 | 第35-37页 |
| 第三章 应用在信息中心网络的智能资源管理系统设计 | 第37-61页 |
| 3.1 引言 | 第37-38页 |
| 3.2 相关研究工作 | 第38-39页 |
| 3.3 系统和算法描述 | 第39-51页 |
| 3.3.1 数据流量估计模型 | 第40-48页 |
| 3.3.2 缓存相关策略算法描述 | 第48-51页 |
| 3.4 实验设计与结果分析 | 第51-59页 |
| 3.4.1 实验准备 | 第51-52页 |
| 3.4.2 实验对比和分析 | 第52-59页 |
| 3.5 本章小结 | 第59-61页 |
| 第四章 应用在命名数据网络中的智能化内容发现系统 | 第61-87页 |
| 4.1 引言 | 第61页 |
| 4.2 相关研究工作 | 第61-63页 |
| 4.3 系统与算法描述 | 第63-75页 |
| 4.3.1 主题向量提取方法 | 第64-71页 |
| 4.3.2 内容发现方案设计 | 第71-73页 |
| 4.3.3 基于缓存(?)的缓存内容替换算法 | 第73-75页 |
| 4.3.4 分组处理复杂性分析 | 第75页 |
| 4.4 实验设计与结果分析 | 第75-86页 |
| 4.4.1 实验准备 | 第75-77页 |
| 4.4.2 实验对比与分析 | 第77-86页 |
| 4.5 本章小节 | 第86-87页 |
| 第五章 应用于信息中心网络的用户情景感知中间件系统 | 第87-106页 |
| 5.1 引言 | 第87-88页 |
| 5.2 中间件系统结构设计介绍 | 第88-93页 |
| 5.2.1 中间件系统移动端SDK设计 | 第89-91页 |
| 5.2.2 中间件系统后端服务设计 | 第91-92页 |
| 5.2.3 中间件系统的配置管理和用户分析系统设计 | 第92-93页 |
| 5.3 用户情景智能感知算法介绍 | 第93-100页 |
| 5.3.1 用户运动姿态感知 | 第94-95页 |
| 5.3.2 用户地图兴趣点类型确定 | 第95-96页 |
| 5.3.3 用户所处环境声音识别 | 第96-97页 |
| 5.3.4 用户情景活动状态识别 | 第97-100页 |
| 5.4 无线网络缓存系统设计 | 第100-102页 |
| 5.5 实验设计与结果分析 | 第102-104页 |
| 5.6 本章小结 | 第104-106页 |
| 第六章 结束语 | 第106-108页 |
| 6.1 论文工作归纳 | 第106-107页 |
| 6.2 后续研究展望 | 第107-108页 |
| 参考文献 | 第108-124页 |
| 致谢 | 第124-126页 |
| 攻读学位期间发表的学术论文 | 第126页 |
