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网络流量日志可视化关键技术研究与实现

摘要第5-6页
Abstract第6-7页
第1章 绪论第10-16页
    1.1 课题研究背景及其意义第10-11页
    1.2 国内外研究现状第11-14页
        1.2.1 网络日志数据可视化方法研究现状第11-12页
        1.2.2 网络中主机角色识别方法研究现状第12-13页
        1.2.3 聚类算法研究现状第13-14页
    1.3 本文的研究内容第14-15页
    1.4 本文的组织结构第15-16页
第2章 网络数据可视化相关知识第16-23页
    2.1 网络日志数据可视化技术第17-19页
        2.1.1 网络主机流量日志数据可视化第17-19页
        2.1.2 网络主机状态日志数据可视化第19页
    2.2 聚类算法第19-22页
        2.1.1 基于划分的聚类第20-21页
        2.1.2 基于密度的聚类第21-22页
        2.1.3 基于层次的聚类第22页
    2.3 本章小结第22-23页
第3章 基于网络日志信息的主机角色识别算法第23-33页
    3.1 主机角色识别第23-29页
        3.1.1 数据预处理第24-26页
        3.1.2 K-means算法第26-28页
        3.1.3 基于边界最小变化率的快速K-means算法第28-29页
    3.2 基于力引导布局的主机角色可视化第29-32页
        3.2.1 主机间通信关系模型构建第30页
        3.2.2 力导引布局算法第30-32页
    3.3 本章小结第32-33页
第4章 主机通信模式的多时间粒度可视化第33-46页
    4.1 主机通信动态实时模拟第33-38页
        4.1.1 树状布局第34-36页
        4.1.2 管道模型第36-37页
        4.1.3 动态实现第37-38页
    4.2 多视角热度图第38-41页
        4.2.1 热度图热度计算第38-40页
        4.2.2 热点细节第40-41页
    4.3 多维属性间关联的交互可视化第41-45页
        4.3.1 平行坐标的定义第42页
        4.3.2 坐标轴第42-43页
        4.3.3 交互响应第43-45页
    4.4 本章小结第45-46页
第5章 实验结果与性能分析第46-56页
    5.1 实验环境配置第46-47页
        5.1.1 实验环境和实验数据第46页
        5.1.2 开发工具第46-47页
    5.2 基于主机角色的网络日志可视化流程第47-48页
    5.3 实验结果及分析第48-55页
        5.3.1 基于力引导布局的主机角色可视化结果及分析第48-49页
        5.3.2 主机通信的实时模拟效果及案例分析第49-52页
        5.3.3 主机通信的热度图可视化效果及案例分析第52-54页
        5.3.4 多维属性间关联的可视化分析案例第54页
        5.3.5 算法性能分析第54-55页
    5.4 本章小结第55-56页
结论第56-58页
参考文献第58-62页
攻读硕士学位期间承担的科研任务与主要成果第62-63页
致谢第63页

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