动态复杂网络中的异常检测问题的研究
| 摘要 | 第1-5页 |
| Abstract | 第5-8页 |
| 第1章 绪论 | 第8-14页 |
| ·课题背景及意义 | 第8-9页 |
| ·国内外研究现状 | 第9-12页 |
| ·一般数值数据的异常检测 | 第9页 |
| ·复杂网络的演化规律以及模型 | 第9-11页 |
| ·网络异常检测 | 第11-12页 |
| ·本文的主要研究工作 | 第12页 |
| ·本文的结构 | 第12-14页 |
| 第2章 预备知识 | 第14-19页 |
| ·基本概念与定义 | 第14页 |
| ·动态图模型 | 第14页 |
| ·复杂网络特征与规律 | 第14-15页 |
| ·网络生成模型 | 第15-16页 |
| ·随机图模型 | 第15-16页 |
| ·PA模型 | 第16页 |
| ·基于网络生成模型的网络增长 | 第16-18页 |
| ·随机增长 | 第16-17页 |
| ·优先增长 | 第17页 |
| ·反优先增长 | 第17-18页 |
| ·符号定义 | 第18页 |
| ·本章小结 | 第18-19页 |
| 第3章 动态复杂网络的全局异常检测 | 第19-33页 |
| ·引言 | 第19页 |
| ·异常检测框架 | 第19-20页 |
| ·动态复杂网络统计特征异常检测 | 第20-24页 |
| ·建模正常行为 | 第20-22页 |
| ·异常分数 | 第22页 |
| ·异常阈值的设定 | 第22页 |
| ·异常检测算法 | 第22-24页 |
| ·计算复杂度 | 第24-25页 |
| ·实验及分析 | 第25-29页 |
| ·数据集 | 第25页 |
| ·AS 733 | 第25-29页 |
| ·本章小结 | 第29-33页 |
| 第4章 异常区域检测问题 | 第33-50页 |
| ·问题定义 | 第33-37页 |
| ·局部区域 | 第33-34页 |
| ·变化区域集合的近似程度 | 第34-36页 |
| ·Top-k 变化区域问题 | 第36-37页 |
| ·k-CR 问题的难度 | 第37-38页 |
| ·近似算法：Top-k score 算法 | 第38-39页 |
| ·算法描述 | 第38页 |
| ·计算复杂度 | 第38-39页 |
| ·近似算法：Greedy Remove 算法 | 第39-40页 |
| ·算法描述 | 第39-40页 |
| ·计算复杂度 | 第40页 |
| ·分支限界算法 | 第40-44页 |
| ·分支 | 第41-42页 |
| ·限界 | 第42-43页 |
| ·算法描述 | 第43-44页 |
| ·实验及分析 | 第44页 |
| ·真实数据集: AS 733 | 第44-46页 |
| ·人工数据集 | 第46-48页 |
| ·本章小结 | 第48-50页 |
| 结论 | 第50-51页 |
| 参考文献 | 第51-55页 |
| 攻读硕士学位期间发表的学术论文及其它成果 | 第55-57页 |
| 致谢 | 第57页 |
