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基于DFI的HTTP流关联方法的研究与实现

摘要第4-5页
Abstract第5页
第一章 绪论第8-16页
    1.1 研究背景与意义第8-10页
        1.1.1 研究背景第8-9页
        1.1.2 研究意义第9-10页
    1.2 研究现状第10-13页
        1.2.1 DFI技术第10-11页
        1.2.2 HTTP流关联第11-13页
    1.3 研究目标与内容第13-14页
        1.3.1 研究目标第14页
        1.3.2 研究内容第14页
    1.4 论文组织结构第14-16页
第二章 关键问题研究第16-26页
    2.1 互联网广告流量研究第16-19页
        2.1.1 RTB广告介绍第17-18页
        2.1.2 广告对HTTP流关联算法影响分析第18页
        2.1.3 解决方案第18-19页
    2.2 CDN加速机制第19-24页
        2.2.1 基于DNS重定向实现第20-21页
        2.2.2 基于HTTP重定向实现第21-22页
        2.2.3 CDN对HTTP流关联算法影响分析第22-23页
        2.2.4 解决方案第23-24页
    2.3 本章小结第24-26页
第三章 基于HTTP请求的流关联算法研究第26-40页
    3.1 算法思想第26页
    3.2 预备工作第26-29页
        3.2.1 流量采集方法第26-28页
        3.2.2 HTTP协议第28-29页
    3.3 基于HTTP请求的流关联算法设计第29-33页
        3.3.1 算法原理第29-32页
        3.3.2 异常处理第32-33页
    3.4 基于HTTP请求的流关联算法实现第33-39页
    3.5 本章小结第39-40页
第四章 基于DFI的HTTP流关联算法研究第40-50页
    4.1 相关工作第40-43页
        4.1.1 HTTP/1.1协议第40-41页
        4.1.2 HTTP流特征研究第41-43页
    4.2 主流识别规则第43-47页
        4.2.1 基于多事务场景的主流识别第44-46页
        4.2.2 基于单事务场景的主流识别第46-47页
        4.2.3 特殊场景处理第47页
    4.3 辅流关联算法第47-48页
    4.4 本章小结第48-50页
第五章 算法实现与实验分析第50-59页
    5.1 基于DFI的HTTP流关联算法实现第50-54页
        5.1.1 数据预处理第50-51页
        5.1.2 关联算法实现第51-54页
    5.2 评价指标与数据集第54页
        5.2.1 评价指标第54页
        5.2.2 实验数据集第54页
    5.3 实验结果分析第54-58页
        5.3.1 黑名单过滤有效性评估第55-56页
        5.3.2 算法正确性评估第56-58页
    5.4 本章小结第58-59页
第六章 总结与展望第59-61页
    6.1 总结第59页
    6.2 展望第59-61页
致谢第61-62页
参考文献第62-64页

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