基于移动数据业务的DPI系统的研究及应用
| 摘要 | 第4-5页 |
| ABSTRACT | 第5-6页 |
| 第一章 绪论 | 第10-14页 |
| 1.1 课题研究背景 | 第10-11页 |
| 1.2 课题研究意义 | 第11-12页 |
| 1.3 国内外研究现状 | 第12-13页 |
| 1.4 研究内容及论文结构 | 第13-14页 |
| 第二章 系统需求及技术综述 | 第14-22页 |
| 2.1 移动数据业务及系统需求 | 第14-18页 |
| 2.1.1 什么是移动数据业务 | 第14-15页 |
| 2.1.2 业务发展状况 | 第15-17页 |
| 2.1.3 运营策略及系统需求 | 第17-18页 |
| 2.2 流量识别技术 | 第18-19页 |
| 2.2.1 端口检测技术 | 第18-19页 |
| 2.2.2 深度包检测技术 | 第19页 |
| 2.2.3 深度流检测技术 | 第19页 |
| 2.3 移动数据流量的识别 | 第19-21页 |
| 2.3.1 关键技术对比 | 第20页 |
| 2.3.2 DPI技术的实现方式 | 第20-21页 |
| 2.4 小结 | 第21-22页 |
| 第三章 基于移动数据业务的DPI系统 | 第22-28页 |
| 3.1 应用场景分析 | 第22-25页 |
| 3.1.1 移动通信系统的体系架构 | 第22-23页 |
| 3.1.2 应用方案分析 | 第23-25页 |
| 3.2 基于移动数据业务的DPI系统 | 第25-27页 |
| 3.2.1 功能定义 | 第25页 |
| 3.2.2 部署方案 | 第25页 |
| 3.2.3 系统架构设计 | 第25-27页 |
| 3.3 小结 | 第27-28页 |
| 第四章 移动应用分析及特征库的建立 | 第28-42页 |
| 4.1 分析方法概述 | 第28-30页 |
| 4.1.1 技术基础 | 第28页 |
| 4.1.2 分析流程 | 第28-29页 |
| 4.1.3 实现途径 | 第29-30页 |
| 4.2 移动应用分析 | 第30-39页 |
| 4.2.1 即时通信类应用 | 第30-33页 |
| 4.2.2 影音图像类应用 | 第33-35页 |
| 4.2.3 电子商务类应用 | 第35-39页 |
| 4.3 DPI特征库的建立 | 第39-40页 |
| 4.4 小结 | 第40-42页 |
| 第五章 移动应用流量的数据挖掘 | 第42-56页 |
| 5.1 数据挖掘的目标与模块设计 | 第42-43页 |
| 5.2 应用知识库的建立 | 第43-51页 |
| 5.2.1 技术框架 | 第43-44页 |
| 5.2.2 爬虫实现及关联信息获取 | 第44-50页 |
| 5.2.3 数据表设计 | 第50-51页 |
| 5.3 流量信息挖掘的实现 | 第51-54页 |
| 5.3.1 工作流程设计 | 第51-52页 |
| 5.3.2 程序实现及结果展示 | 第52-54页 |
| 5.3.3 信息挖掘的效率分析 | 第54页 |
| 5.4 小结 | 第54-56页 |
| 第六章 展示模块设计及系统应用实例 | 第56-66页 |
| 6.1 信息展示模块的设计 | 第56-57页 |
| 6.2 信息展示模块的实现 | 第57-61页 |
| 6.2.1 Django框架 | 第57页 |
| 6.2.2 平台搭建过程及效果展示 | 第57-61页 |
| 6.3 移动应用流量的业务分析 | 第61-65页 |
| 6.3.1 即时通信类应用 | 第62-64页 |
| 6.3.2 电子商务类应用 | 第64-65页 |
| 6.4 小结 | 第65-66页 |
| 第七章 总结与展望 | 第66-68页 |
| 参考文献 | 第68-70页 |
| 附录1 | 第70-72页 |
| 附录2 | 第72-74页 |
| 致谢 | 第74页 |
