面向符号数据流的演化聚类分析
| 中文摘要 | 第1-10页 |
| ABSTRACT | 第10-13页 |
| 第一章 绪论 | 第13-27页 |
| ·数据流聚类的研究背景 | 第13-15页 |
| ·数据流聚类的研究现状 | 第15-21页 |
| ·数据流聚类面临的一些问题 | 第21-22页 |
| ·本文使用的数据流聚类框架 | 第22-24页 |
| ·本文的研究内容和组织结构 | 第24-27页 |
| 第二章 符号数据标签方法 | 第27-47页 |
| ·引言 | 第27-28页 |
| ·基于增量熵的“点-簇”不相似性度量 | 第28-30页 |
| ·符号数据流标签算法 | 第30-36页 |
| ·算法描述 | 第30-33页 |
| ·实验分析 | 第33-36页 |
| ·增量符号数据标签算法 | 第36-45页 |
| ·增量符号数据标签框架 | 第37-38页 |
| ·算法描述 | 第38-39页 |
| ·实验分析 | 第39-45页 |
| ·本章小结 | 第45-47页 |
| 第三章 符号数据流的概念漂移检测 | 第47-65页 |
| ·引言 | 第47-48页 |
| ·概念漂移检测机制 | 第48-54页 |
| ·基于样本标准差的簇分布不相似性度量 | 第49-50页 |
| ·簇分布不相似性度量密度函数的近似求解 | 第50-51页 |
| ·基于置信水平的阈值选择 | 第51-54页 |
| ·概念漂移检测算法 | 第54-55页 |
| ·实验分析 | 第55-63页 |
| ·实验数据 | 第55-56页 |
| ·概念漂移检测算法评价 | 第56-57页 |
| ·符号数据流聚类结果评价 | 第57-59页 |
| ·参数选择对概念漂移检测算法的影响 | 第59-63页 |
| ·本章小结 | 第63-65页 |
| 第四章 符号数据流的演化分析 | 第65-75页 |
| ·引言 | 第65-66页 |
| ·“簇-簇”不相似性度量与簇代表元 | 第66-68页 |
| ·数据流演化分析算法 | 第68-71页 |
| ·数据流演化的可视化 | 第71-73页 |
| ·本章小结 | 第73-75页 |
| 第五章 符号数据流演化聚类在网络入侵检测中的应用 | 第75-87页 |
| ·引言 | 第75-77页 |
| ·检测框架与知识库 | 第77-78页 |
| ·网络入侵实时检测算法 | 第78-80页 |
| ·实验设计与分析 | 第80-84页 |
| ·本章小结 | 第84-87页 |
| 结论与展望 | 第87-89页 |
| 参考文献 | 第89-101页 |
| 攻读博士学位期间取得的研究成果 | 第101-103页 |
| 致谢 | 第103-105页 |
| 个人简况及联系方式 | 第105-107页 |
| 承诺书 | 第107-109页 |
