基于BIRCH算法的网络访问模式发现的研究与应用
| 摘要 | 第1-5页 |
| ABSTRACT | 第5-8页 |
| 第一章 绪论 | 第8-12页 |
| ·选题背景及意义 | 第8页 |
| ·数据流挖掘研究现状 | 第8-10页 |
| ·数据流聚类挖掘算法研究 | 第8-9页 |
| ·数据流分类挖掘算法研究 | 第9页 |
| ·数据流关联规则挖掘算法研究 | 第9-10页 |
| ·研究方案 | 第10-11页 |
| ·论文框架 | 第11-12页 |
| 第二章 数据挖掘与数据流研究技术 | 第12-22页 |
| ·数据挖掘 | 第12-17页 |
| ·数据挖掘的分类 | 第12页 |
| ·数据挖掘的步骤 | 第12-14页 |
| ·数据挖掘的统计方法 | 第14-15页 |
| ·相似性度量 | 第15-17页 |
| ·数据流 | 第17-20页 |
| ·数据流的特点 | 第17页 |
| ·数据流模型 | 第17-18页 |
| ·流数据挖掘算法的特点 | 第18-20页 |
| ·Tcpdump | 第20-22页 |
| ·BSD 分组过滤器 | 第20-21页 |
| ·安全性考虑 | 第21-22页 |
| 第三章 用户访问模式的发现方法 | 第22-27页 |
| ·BIRCH 算法 | 第22-24页 |
| ·BIRCH 算法描述 | 第22-23页 |
| ·BIRCH 算法结构和细节讨论 | 第23-24页 |
| ·发现用户访问模式 | 第24-27页 |
| ·数据变换 | 第24-25页 |
| ·将泛化数据应用于BIRCH 算法 | 第25-27页 |
| 第四章 系统平台搭建与算法实现 | 第27-36页 |
| ·平台架构 | 第27-31页 |
| ·Birch 算法的实现 | 第31-36页 |
| ·Birch 算法的数据结构 | 第31-32页 |
| ·程序实现过程 | 第32-36页 |
| 第五章 实验与结果分析 | 第36-50页 |
| ·实验 | 第36-40页 |
| ·模拟数据的产生 | 第36页 |
| ·对模拟数据进行聚类实验 | 第36-40页 |
| ·实验结果分析 | 第40-50页 |
| 结论与展望 | 第50-51页 |
| 参考文献 | 第51-53页 |
| 致谢 | 第53页 |
