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 |
