OTT业务数据特征提取方法及实现
| 摘要 | 第4-5页 |
| ABSTRACT | 第5-6页 |
| 目录 | 第7-9页 |
| 第一章 绪论 | 第9-12页 |
| 1.1 研究背景与意义 | 第9-10页 |
| 1.2 数据特征提取的国内外研究与应用现状 | 第10-11页 |
| 1.3 本文主要研究内容及组织结构 | 第11-12页 |
| 第二章 OTT数据特征提取方法及系统架构 | 第12-25页 |
| 2.1 OTT数据流量识别方法 | 第12-15页 |
| 2.1.1 基于五元组的业务流量检测技术 | 第12页 |
| 2.1.2 深度包检测技术 | 第12-14页 |
| 2.1.3 深度/动态流检测技术 | 第14-15页 |
| 2.2 特征提取方法 | 第15-20页 |
| 2.2.1 特征码概述 | 第15-16页 |
| 2.2.2 动态规划算法 | 第16-17页 |
| 2.2.3 后缀树算法 | 第17-20页 |
| 2.2.4 基于数据挖掘的特征码提取方法 | 第20页 |
| 2.3 系统总体设计 | 第20-24页 |
| 2.3.1 系统分层设计 | 第20-21页 |
| 2.3.2 系统架构 | 第21-23页 |
| 2.3.3 系统架构特点 | 第23-24页 |
| 2.4 本章小结 | 第24-25页 |
| 第三章 数据准备模块设计 | 第25-42页 |
| 3.1 无线局域网监控模块 | 第25-26页 |
| 3.2 ETL功能模块 | 第26-37页 |
| 3.2.1 ETL技术 | 第26-27页 |
| 3.2.2 数据抽取功能设计 | 第27-31页 |
| 3.2.3 载荷数据加载功能设计 | 第31-37页 |
| 3.3 样本数据库模块 | 第37-41页 |
| 3.3.1 数据库原理概述 | 第37页 |
| 3.3.2 样本数据库表空间设计 | 第37-39页 |
| 3.3.3 样本数据库的访问实现 | 第39-41页 |
| 3.4 本章小结 | 第41-42页 |
| 第四章 数据分析模块设计 | 第42-55页 |
| 4.1 数据包载荷分析 | 第42-43页 |
| 4.2 数据挖掘技术 | 第43-46页 |
| 4.2.1 数据挖掘概述 | 第43-44页 |
| 4.2.2 数据挖掘的功能 | 第44-46页 |
| 4.3 基于数据挖掘的PDA和SDA特征提取算法 | 第46-52页 |
| 4.3.1 数据特征提取原理分析 | 第46-47页 |
| 4.3.2 PDA特征提取算法 | 第47-50页 |
| 4.3.3 SDA特征提取算法 | 第50-52页 |
| 4.4 结果输出模块设计 | 第52-54页 |
| 4.5 本章小结 | 第54-55页 |
| 第五章 特征提取系统实现与测试结果分析 | 第55-63页 |
| 5.1 数据特征提取方法的实现 | 第55-57页 |
| 5.2 系统环境 | 第57-58页 |
| 5.2.1 系统运行环境 | 第57-58页 |
| 5.2.2 系统开发环境 | 第58页 |
| 5.3 测试及测试结果分析 | 第58-62页 |
| 5.3.1 测试过程 | 第58-60页 |
| 5.3.2 测试结果分析 | 第60-62页 |
| 5.4 本章小结 | 第62-63页 |
| 第六章 总结与展望 | 第63-64页 |
| 6.1 总结 | 第63页 |
| 6.2 展望 | 第63-64页 |
| 参考文献 | 第64-67页 |
| 附录：缩写词说明 | 第67-68页 |
| 致谢 | 第68页 |
