| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5-6页 |
| 第1章 绪论 | 第9-17页 |
| 1.1 课题背景 | 第9-10页 |
| 1.2 相关研究概述 | 第10-11页 |
| 1.2.1 复杂事件处理引擎 | 第10-11页 |
| 1.2.2 分布式流式计算平台 | 第11页 |
| 1.3 研究动机及意义 | 第11-12页 |
| 1.4 本文的研究内容和主要贡献 | 第12-13页 |
| 1.5 技术路线 | 第13-14页 |
| 1.6 课题来源 | 第14页 |
| 1.7 本文结构 | 第14-17页 |
| 第2章 背景知识和概念 | 第17-23页 |
| 2.1 XML流数据 | 第17页 |
| 2.2 流式计算 | 第17-18页 |
| 2.3 复杂事件处理 | 第18-19页 |
| 2.4 分布式流式计算平台Storm | 第19-22页 |
| 2.4.1 Storm计算拓扑 | 第19-20页 |
| 2.4.2 Storm计算集群 | 第20-21页 |
| 2.4.3 Storm编程接口 | 第21-22页 |
| 2.5 本章小结 | 第22-23页 |
| 第3章 复杂事件处理语言CEStream | 第23-33页 |
| 3.1 事件模型 | 第23页 |
| 3.2 CEStream语言设计 | 第23-26页 |
| 3.2.1 输入输出定义 | 第23-24页 |
| 3.2.2 正规树模式 | 第24-25页 |
| 3.2.3 事件流定义 | 第25-26页 |
| 3.3 单事件源识别案例：火情检测 | 第26-28页 |
| 3.4 多事件源组合事件识别案例：盗窃账户行为检测 | 第28-31页 |
| 3.5 本章小结 | 第31-33页 |
| 第4章 CEStream分布式复杂事件处理引擎 | 第33-43页 |
| 4.1 系统设计思想 | 第33页 |
| 4.2 系统架构设计 | 第33-35页 |
| 4.3 CEP服务器 | 第35-39页 |
| 4.3.1 语法分析 | 第36-38页 |
| 4.3.2 多源组合事件模式的分解 | 第38-39页 |
| 4.4 流数据处理集群 | 第39-40页 |
| 4.4.1 数据处理单元 | 第40页 |
| 4.5 事件检测代理 | 第40-41页 |
| 4.6 本章小结 | 第41-43页 |
| 第5章 多源组合事件模式查询自动机 | 第43-51页 |
| 5.1 基于自动机模型的复杂事件检测 | 第43页 |
| 5.2 形式化定义 | 第43-44页 |
| 5.3 自动机构造算法 | 第44-46页 |
| 5.4 自动机匹配算法 | 第46-49页 |
| 5.5 多源组合事件模式查询自动机案例 | 第49-50页 |
| 5.6 本章小结 | 第50-51页 |
| 第6章 系统测试 | 第51-55页 |
| 6.1 测试方案 | 第51页 |
| 6.2 测试结果及分析 | 第51-54页 |
| 6.3 本章小结 | 第54-55页 |
| 结论 | 第55-57页 |
| 参考文献 | 第57-61页 |
| 附录 | 第61-67页 |
| 攻读硕士学位期间取得的研究成果 | 第67-69页 |
| 致谢 | 第69页 |