| 中文摘要 | 第1-6页 |
| 英文摘要 | 第6-12页 |
| 图目录 | 第12-14页 |
| 1 引言 | 第14-24页 |
| ·数据流模型 | 第15-17页 |
| ·电信网络中数据流的应用背景 | 第17-20页 |
| ·电信网络中的流量管理技术 | 第18页 |
| ·数据流处理技术在电信网络中的应用 | 第18-20页 |
| ·本文研究的问题 | 第20-22页 |
| ·本文的贡献 | 第22-23页 |
| ·论文的组织 | 第23-24页 |
| 2 背景与相关工作 | 第24-36页 |
| ·简单网络管理协议 | 第24-26页 |
| ·NetFlow技术 | 第26-28页 |
| ·电信IP网络管理 | 第28-30页 |
| ·数据流处理技术 | 第30-35页 |
| ·什么是数据流处理技术? | 第30-32页 |
| ·数据流聚类算法 | 第32-34页 |
| ·相关的原型系统 | 第34-35页 |
| ·本章小结 | 第35-36页 |
| 3 Netflow数据流的进化聚类 | 第36-56页 |
| ·数据流聚类在电信网络管理中的应用 | 第36-38页 |
| ·电信网络流量管理系统 | 第36-37页 |
| ·电信网络数据流的聚类分析 | 第37-38页 |
| ·基于滑动窗口的数据流聚类算法 | 第38-47页 |
| ·聚类特征指数直方图及其维护 | 第38-44页 |
| ·基于滑动窗口的聚类 | 第44-47页 |
| ·实验分析 | 第47-54页 |
| ·实验设置 | 第47-48页 |
| ·聚类效果 | 第48-50页 |
| ·内存开销 | 第50页 |
| ·处理时间 | 第50-54页 |
| ·数据流聚类分析的应用系统 | 第54-55页 |
| ·本章小结 | 第55-56页 |
| 4 NetFlow数据流上的Top-N排序 | 第56-74页 |
| ·引言 | 第56-57页 |
| ·系统结构 | 第57-63页 |
| ·设计要求 | 第57-58页 |
| ·模块设计 | 第58-63页 |
| ·基于滑动窗口的频繁项挖掘算法 | 第63-70页 |
| ·寻找数据流的频繁数据集 | 第63-65页 |
| ·关于在滑动窗口寻找数据流中元素的近似计数的算法[13] | 第65-66页 |
| ·算法框架 | 第66-68页 |
| ·Netflow应用:24小时汇聚算法 | 第68-70页 |
| ·实验分析 | 第70-71页 |
| ·准确性实验 | 第70-71页 |
| ·效率实验 | 第71页 |
| ·本章小结 | 第71-74页 |
| 5 SNMP数据流上的异常检测 | 第74-101页 |
| ·相关工作 | 第74-75页 |
| ·主成分分析技术 | 第75-86页 |
| ·使用主成分分析技术处理SNMP数据流 | 第86-94页 |
| ·问题描述 | 第86-89页 |
| ·SNMP数据流的在线处理 | 第89-94页 |
| ·SNMP数据的预处理 | 第94-97页 |
| ·RealMon系统 | 第97-100页 |
| ·本章小结 | 第100-101页 |
| 6 总结与展望 | 第101-104页 |
| ·本文工作总结 | 第101-102页 |
| ·未来工作展望 | 第102-104页 |
| 参考文献 | 第104-112页 |
| 攻读博士期间发表论文 | 第112-113页 |
| 致谢 | 第113-115页 |