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基于网络拓扑聚类的IP城市级定位算法研究

摘要第4-5页
Abstract第5-6页
第一章 绪论第11-21页
    1.1 研究背景及意义第11-12页
    1.2 IP定位技术概述第12页
    1.3 IP定位技术研究现状第12-19页
        1.3.1 基于数据库查询的定位第13页
        1.3.2 基于网络测量的定位第13-18页
        1.3.3 基于机器学习的IP定位第18-19页
    1.4 现有算法存在的主要问题第19-20页
    1.5 本文主要工作及内容安排第20-21页
第二章 基于社区发现的IP城市级定位算法第21-36页
    2.1 现有HC-based定位算法的原理分析第21-23页
    2.2 基于社区发现的IP城市级定位算法的原理及主要步骤第23-26页
        2.2.1 基于社区发现的网络节点聚类第25-26页
        2.2.2 基于社区位置定位目标IP第26页
    2.3 算法分析第26-31页
        2.3.1 网络拓扑社区与城域网关系分析第26-29页
        2.3.2 分离骨干网和非骨干网对定位结果的影响分析第29-30页
        2.3.3 与HC-Based算法的原理对比分析第30-31页
    2.4 实验结果与分析第31-34页
        2.4.1 实验设置第31-32页
        2.4.2 与HC-Based算法对比实验第32-34页
    2.5 本章小结第34-36页
第三章 基于特征聚类的IP城市级定位算法第36-46页
    3.1 现有LBG定位算法原理分析第36-38页
    3.2 基于路径和时延特征聚类的IP定位算法第38-42页
        3.2.1 基于决策树的IP定位算法第38-40页
        3.2.2 基于决策树和随机森林的定位算法第40-42页
    3.3 实验结果与分析第42-45页
        3.3.1 实验设置第42-43页
        3.3.2 实验结果与分析第43-45页
    3.4 本章小结第45-46页
第四章 基于网络拓扑聚类的IP城市级定位原型系统第46-53页
    4.1 系统设计第46-47页
    4.2 系统主要功能第47-49页
        4.2.1 网络测量与数据采集模块第48页
        4.2.2 IP城市级定位模块第48页
        4.2.3 可视化模块第48-49页
    4.3 系统功能主要界面第49-52页
    4.4 本章小结第52-53页
第五章 总结与展望第53-55页
    5.1 全文工作总结第53-54页
    5.2 论文存在的不足第54页
    5.3 下一步研究展望第54-55页
致谢第55-56页
参考文献第56-60页
作者简历第60页

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