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基于OHCBF-Trap结构的超点检测算法研究

摘要第5-6页
ABSTRACT第6页
第1章 绪论第9-13页
    1.1 课题的研究背景第9-10页
    1.2 课题的研究意义第10页
    1.3 国内外研究现状第10-12页
    1.4 论文的主要内容及组织架构第12-13页
第2章 网络测量相关技术第13-26页
    2.1 超点的相关定义第13页
    2.2 网络测量方法第13-15页
        2.2.1 按测量方式分类第13-15页
        2.2.2 按测量内容分类第15页
    2.3 哈希技术第15-21页
        2.3.1 哈希概述第16页
        2.3.2 标准BF过滤器第16-18页
        2.3.3 Coded BF过滤器第18-19页
        2.3.4 OHBF过滤器第19-21页
    2.4 相关超点检测算法第21-25页
        2.4.1 低内存消耗的Snare超点检测算法第21-23页
        2.4.2 基于Vector Bloom Filter的超点检测算法第23-24页
        2.4.3 基于虚拟Bitmap的超点检测算法第24-25页
    2.5 本章小结第25-26页
第3章 OHCBF过滤器第26-35页
    3.1 OHCBF设计第26-29页
        3.1.1 数据结构第26-27页
        3.1.2 哈希映射过程第27-29页
    3.2 卡方检验第29-33页
    3.3 本章小结第33-35页
第4章 基于OHCBF-Trap结构的超点检测算法第35-44页
    4.1 数据结构第35-36页
        4.1.1 OHCBF结构第35页
        4.1.2 Trap结构第35-36页
    4.2 OHCBF-Trap设计第36-42页
        4.2.1 判断操作第38-39页
        4.2.2 更新操作第39-41页
        4.2.3 查询操作第41-42页
    4.3 算法分析第42-43页
        4.3.1 算法的空间消耗分析第42-43页
        4.3.2 算法的时间消耗分析第43页
    4.4 本章小结第43-44页
第5章 实验第44-60页
    5.1 实验数据第44页
    5.2 实验数据分析第44-46页
    5.3 算法分析第46-55页
        5.3.1 参数分析第47-50页
        5.3.2 性能分析第50-55页
    5.4 对比实验分析第55-59页
    5.5 本章小结第59-60页
第6章 总结与展望第60-61页
    6.1 论文的创新点第60页
    6.2 工作展望第60-61页
参考文献第61-65页
致谢第65页

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