| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6页 |
| 第1章 绪论 | 第11-15页 |
| 1.1 研究背景和意义 | 第11-12页 |
| 1.1.1 研究背景 | 第11-12页 |
| 1.1.2 研究意义 | 第12页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第12-13页 |
| 1.2.1 国外研究及应用现状 | 第12-13页 |
| 1.2.2 国内研究及应用现状 | 第13页 |
| 1.3 课题来源与创新 | 第13-14页 |
| 1.3.1 课题来源 | 第13页 |
| 1.3.2 可能的创新之处 | 第13-14页 |
| 1.4 论文的章节安排 | 第14-15页 |
| 第2章 相关技术基础 | 第15-20页 |
| 2.1 聚类算法 | 第15-16页 |
| 2.1.1 聚类算法 | 第15-16页 |
| 2.1.2 K均值聚类算法 | 第16页 |
| 2.2 数据流聚类算法 | 第16-19页 |
| 2.2.1 STREAM算法 | 第16-17页 |
| 2.2.2 Clusream算法 | 第17-18页 |
| 2.2.3 HPssream算法 | 第18-19页 |
| 2.3 数据流聚类算法分析 | 第19页 |
| 2.4 本章小结 | 第19-20页 |
| 第3章 视频网站节目监播监控系统需求分析 | 第20-31页 |
| 3.1 FlashCookies文本挖掘功能需求 | 第20-23页 |
| 3.1.1 问题提出 | 第20页 |
| 3.1.2 挖掘的主要对象 | 第20-23页 |
| 3.2 FlashCookies违规节目视频数据流挖掘功能需求 | 第23-26页 |
| 3.2.1 问题提出 | 第23页 |
| 3.2.2 挖掘的主要对象 | 第23-26页 |
| 3.3 高疑似违规用户甄别挖掘功能需求 | 第26-29页 |
| 3.3.1 问题提出 | 第26-27页 |
| 3.3.2 挖掘的主要对象 | 第27-29页 |
| 3.4 非功能需求 | 第29-30页 |
| 3.5 本章小结 | 第30-31页 |
| 第4章 视频网站节目监播监控系统设计 | 第31-38页 |
| 4.1 FLASH_BC算法设计 | 第31-34页 |
| 4.1.1 FLASH_BC算法的提出原因 | 第31页 |
| 4.1.2 FLASH_BC算法的数据处理 | 第31-32页 |
| 4.1.3 FLASH_BC算法的设计思想 | 第32-33页 |
| 4.1.4 FLASH_BC算法的设计流程 | 第33-34页 |
| 4.2 挖掘模块的详细设计 | 第34-37页 |
| 4.2.1 FlashCookies文本挖掘模块 | 第34-35页 |
| 4.2.2 FlashCookies违规节目视频数据流挖掘管理模块 | 第35-36页 |
| 4.2.3 高疑似违规用户甄别模块 | 第36-37页 |
| 4.3 本章小结 | 第37-38页 |
| 第5章 视频网站节目监播监控系统实现与测试 | 第38-48页 |
| 5.1 FlashCookies文本挖掘模块实现 | 第38-41页 |
| 5.1.1 实现过程 | 第38-40页 |
| 5.1.2 测试设计 | 第40页 |
| 5.1.3 测试结果验证 | 第40-41页 |
| 5.2 FlashCookies违规节目视频数据流挖掘模块实现 | 第41-44页 |
| 5.2.1 视频监控监播的实现过程 | 第41页 |
| 5.2.2 FLASH_BC聚类过程设计 | 第41-42页 |
| 5.2.3 测试设计 | 第42-43页 |
| 5.2.4 测试结果验证 | 第43-44页 |
| 5.3 高疑似违规用户甄别模块实现 | 第44-47页 |
| 5.3.1 实现过程 | 第44-45页 |
| 5.3.2 测试设计 | 第45页 |
| 5.3.3 类别组合实验对比结果 | 第45-46页 |
| 5.3.4 算法实验对比结果 | 第46-47页 |
| 5.4 本章小结 | 第47-48页 |
| 结论 | 第48-51页 |
| 参考文献 | 第51-55页 |
| 致谢 | 第55页 |
