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大规模P2PTV系统测量与建模研究

摘要第1-13页
Abstract第13-15页
第一章 绪论第15-32页
   ·引言第15-16页
   ·相关研究现状第16-28页
     ·网络电视发展现状第16-20页
     ·P2P 网络测量技术第20-25页
     ·网络电视用户行为分析第25-26页
     ·复杂网络拓扑建模分析第26-28页
   ·论文研究内容和主要贡献第28-30页
   ·论文组织结构第30-32页
第二章 基于爬行器的P2P TV 主动测量技术第32-46页
   ·引言第32-34页
   ·P2P TV 网络爬行器TVCrawler第34-36页
   ·爬行器参数设计与性能第36-41页
     ·引导节点集构造方法第36-37页
     ·爬行时长控制第37-39页
     ·测量的速度第39-40页
     ·测量的完备性第40-41页
   ·测量实验与结果分析第41-44页
   ·本章小结第44-46页
第三章 频道用户的时间序列分析第46-64页
   ·引言第46-47页
   ·频道用户时间序列基本特征第47-49页
     ·序列构造和描述第47-48页
     ·序列周期第48-49页
   ·频道用户时间序列的复杂性分析第49-54页
     ·时间序列的复杂性第49-51页
     ·多尺度熵计算方法第51-52页
     ·基于多尺度熵的序列复杂性分析第52-54页
   ·频道用户在线人数预测第54-62页
     ·ARMA 模型第55-58页
     ·Holt-Winters 模型第58-59页
     ·预测实验与结果比较第59-62页
   ·本章小结第62-64页
第四章 频道用户的空间分布及地理信息可视化研究第64-83页
   ·引言第64-65页
   ·频道用户空间分布特征第65-67页
   ·用户空间分布的地理可视化第67-79页
     ·覆盖拓扑预处理第67-68页
     ·全球用户分布可视化第68-72页
     ·中国大陆地区用户分布可视化第72-79页
   ·用户空间分布的经济相关性第79-81页
   ·本章小结第81-83页
第五章 频道在线用户行为分析研究第83-97页
   ·引言第83-84页
   ·用户平均在线时间和在线时长分布第84-85页
   ·在线时长分布模型第85-88页
   ·在线用户分类模型第88-91页
     ·基于在线时长的用户分类第88-89页
     ·分类用户的在线人数演化第89-91页
   ·用户到达率第91-94页
     ·用户整体到达率第91-92页
     ·不同类型用户的到达率第92-94页
   ·网络动态性第94-95页
   ·本章小结第95-97页
第六章 P2P TV 覆盖网络拓扑的复杂网络分析第97-109页
   ·引言第97-98页
   ·P2P TV 覆盖网络第98-100页
     ·P2P TV 覆盖网络定义第98-99页
     ·覆盖网络中的“哑节点”第99-100页
   ·小世界效应第100-102页
   ·平均度与度分布第102-103页
   ·节点度相关性第103-105页
   ·集聚系数第105-106页
   ·拓扑鲁棒性第106-107页
   ·本章小结第107-109页
第七章 P2P TV 覆盖网络拓扑演化模型第109-122页
   ·引言第109页
   ·基于随机游走的复杂网络模型RAPA第109-111页
   ·RAPA 模型的节点度分布第111-117页
   ·RAPA 模型其他拓扑特征第117-120页
     ·平均路径长度第117-118页
     ·集聚系数第118-119页
     ·度相关性第119-120页
   ·本章小结第120-122页
第八章 总结与展望第122-126页
   ·本文的研究成果第122-124页
   ·进一步的研究展望第124-126页
致谢第126-127页
参考文献第127-137页
作者在学期间取得的学术成果第137-138页

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