| 摘要 | 第10-12页 |
| ABSTRACT | 第12-14页 |
| 第一章 绪论 | 第15-25页 |
| 1.1 数据流异常检测技术概述 | 第15-17页 |
| 1.1.1 数据流异常检测模型 | 第15-16页 |
| 1.1.2 数据流异常检测技术分类 | 第16-17页 |
| 1.1.3 数据流异常检测应用需求 | 第17页 |
| 1.2 基于有监督学习的数据流多维序列异常检测技术 | 第17-22页 |
| 1.2.1 基于有监督学习的数据流多维序列异常检测模型 | 第17-18页 |
| 1.2.2 多维序列处理技术 | 第18-19页 |
| 1.2.3 数据流降维技术 | 第19页 |
| 1.2.4 数据流异常检测技术 | 第19-21页 |
| 1.2.5 技术挑战 | 第21-22页 |
| 1.3 本文工作 | 第22-24页 |
| 1.4 论文结构 | 第24-25页 |
| 第二章 相关研究 | 第25-33页 |
| 2.1 多维序列处理技术 | 第25-26页 |
| 2.1.1 直接表示技术 | 第25页 |
| 2.1.2 间接表示技术 | 第25-26页 |
| 2.2 特征向量降维技术 | 第26-28页 |
| 2.2.1 特征提取技术 | 第26-27页 |
| 2.2.2 特征选择技术 | 第27-28页 |
| 2.3 数据流异常检测的相关技术 | 第28-33页 |
| 2.3.1 基于有监督学习的数据流异常检测技术 | 第28-29页 |
| 2.3.2 针对数据流标签稀缺问题的解决方案 | 第29-31页 |
| 2.3.3 针对概念漂移问题的解决方案 | 第31-33页 |
| 第三章 基于词频统计和共生矩阵的混合式多维序列转换算法 | 第33-47页 |
| 3.1 引言 | 第33-34页 |
| 3.2 基本思想 | 第34-37页 |
| 3.2.1 基本定义 | 第34-35页 |
| 3.2.2 算法流程 | 第35-37页 |
| 3.3 混合式多维序列转换算法设计 | 第37-42页 |
| 3.3.1 混合式多维序列转换算法 | 第38页 |
| 3.3.2 阶梯归并算法 | 第38-40页 |
| 3.3.3 基于词频统计的无序维转换算法 | 第40-41页 |
| 3.3.4 基于共生矩阵的有序维转换算法 | 第41-42页 |
| 3.4 实验评价 | 第42-45页 |
| 3.4.1 实验设置 | 第42-43页 |
| 3.4.2 实验结果 | 第43-45页 |
| 3.5 本章小结 | 第45-47页 |
| 第四章 动态数据流上的增量特征选择算法 | 第47-60页 |
| 4.1 引言 | 第47-48页 |
| 4.2 基本思想 | 第48-50页 |
| 4.2.1 基本定义 | 第48-49页 |
| 4.2.2 算法流程 | 第49-50页 |
| 4.3 数据流增量特征选择算法设计 | 第50-55页 |
| 4.3.1 增量特征选择算法 | 第50-51页 |
| 4.3.2 增量特征打分算法 | 第51-54页 |
| 4.3.3 特征映射调整算法 | 第54-55页 |
| 4.4 实验评价 | 第55-58页 |
| 4.4.1 实验设置 | 第55-57页 |
| 4.4.2 实验结果 | 第57-58页 |
| 4.5 本章小结 | 第58-60页 |
| 第五章 基于代价敏感支持向量机的数据流异常检测算法 | 第60-76页 |
| 5.1 前言 | 第60-61页 |
| 5.2 基本思想 | 第61-63页 |
| 5.2.1 基本定义 | 第61-62页 |
| 5.2.2 算法流程 | 第62-63页 |
| 5.3 基于代价敏感支持向量机的数据流异常检测算法设计 | 第63-70页 |
| 5.3.1 基于代价敏感支持向量机的数据流异常检测算法 | 第64页 |
| 5.3.2 自适应代价敏感支持向量机算法 | 第64-66页 |
| 5.3.3 非对称主动增量学习算法 | 第66-68页 |
| 5.3.4 基于实例分布的概念漂移检测算法 | 第68-70页 |
| 5.4 实验评价 | 第70-74页 |
| 5.4.1 实验设置 | 第70-71页 |
| 5.4.2 实验结果 | 第71-74页 |
| 5.5 本章小结 | 第74-76页 |
| 第六章 数据流多维序列异常检测系统设计与实现 | 第76-88页 |
| 6.1 分布式流处理平台Storm | 第76-78页 |
| 6.2 系统总体架构 | 第78-80页 |
| 6.2.1 系统逻辑架构 | 第78-79页 |
| 6.2.2 总体框架 | 第79-80页 |
| 6.3 数据流多维序列异常检测系统的实现 | 第80-83页 |
| 6.3.1 多维序列转换模块实现 | 第81页 |
| 6.3.2 增量特征选择模块实现 | 第81-82页 |
| 6.3.3 数据流异常检测模块实现 | 第82-83页 |
| 6.4 实验评价 | 第83-87页 |
| 6.4.1 实验设置 | 第83-84页 |
| 6.4.2 实验结果 | 第84-87页 |
| 6.5 本章小结 | 第87-88页 |
| 第七章 结束语 | 第88-91页 |
| 7.1 研究工作总结 | 第88-89页 |
| 7.2 未来工作展望 | 第89-91页 |
| 致谢 | 第91-92页 |
| 参考文献 | 第92-96页 |
| 作者在学期间取得的学术成果 | 第96-97页 |
| 作者在学期间参加的主要科研工作 | 第97页 |
