| 目录 | 第1-5页 |
| 摘要 | 第5-7页 |
| ABSTRACT | 第7-9页 |
| 第一章 绪论 | 第9-19页 |
| ·本文研究背景 | 第9-13页 |
| ·数据流模型简介 | 第9-10页 |
| ·数据流应用 | 第10-13页 |
| ·数据流研究现状 | 第13-17页 |
| ·数据流清洗概述 | 第13-15页 |
| ·数据流异常检测概述 | 第15-16页 |
| ·数据流处理系统概述 | 第16-17页 |
| ·本文贡献 | 第17-18页 |
| ·本文结构 | 第18-19页 |
| 第二章 数据流异常的分类 | 第19-29页 |
| ·单数据流异常检测 | 第19-24页 |
| ·统计函数值突变 | 第20-21页 |
| ·匹配数据流异常模式 | 第21-23页 |
| ·背离数据正常分布模型 | 第23-24页 |
| ·多数据流异常检测 | 第24-28页 |
| ·基于主成分分析的异常检测方法 | 第24-26页 |
| ·基于离散傅立叶变化的异常检测方法 | 第26-28页 |
| ·本章小结 | 第28-29页 |
| 第三章 基于多数据流关联性变化的异常检测方法 | 第29-38页 |
| ·研究背景介绍 | 第29-30页 |
| ·基于数据流编辑距离的异常检测方法 | 第30-33页 |
| ·基于分段聚集近似法(PAA)的数据流转换方式 | 第30-32页 |
| ·多数据流中编辑距离计算 | 第32-33页 |
| ·实验分析 | 第33-37页 |
| ·采用分段近似聚集进行数据转换 | 第34-35页 |
| ·基于编辑距离的异常检测 | 第35-37页 |
| ·本章小结 | 第37-38页 |
| 第四章 数据流清洗 | 第38-49页 |
| ·数据流清洗背景介绍 | 第38-39页 |
| ·数据流清洗框架 | 第39-41页 |
| ·数据流清洗关键技术研究 | 第41-45页 |
| ·数据缺失填补 | 第41-43页 |
| ·时间规整 | 第43-45页 |
| ·实验分析 | 第45-48页 |
| ·模拟数据实验 | 第45-47页 |
| ·真实数据实验 | 第47-48页 |
| ·本章小结 | 第48-49页 |
| 第五章 RealMon:处理低质量数据流的实时监测系统 | 第49-61页 |
| ·系统背景介绍 | 第49-51页 |
| ·数据描述 | 第51-53页 |
| ·SNMP数据特征 | 第51页 |
| ·SNMP数据质量问题 | 第51-53页 |
| ·系统设计和实现 | 第53-58页 |
| ·系统结构 | 第53-55页 |
| ·SNMP数据流清洗 | 第55-57页 |
| ·SNMP流量数据异常检测 | 第57-58页 |
| ·实验分析 | 第58-60页 |
| ·本章小结 | 第60-61页 |
| 第六章 总结和展望 | 第61-63页 |
| 参考文献 | 第63-67页 |
| 致谢 | 第67-68页 |