本文關(guān)鍵詞：移動互聯(lián)網(wǎng)用戶數(shù)據(jù)的分析與研究，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：隨著移動互聯(lián)網(wǎng)的快速發(fā)展,移動互聯(lián)網(wǎng)用戶和用戶數(shù)據(jù)也出現(xiàn)了爆炸式的增長,研究移動互聯(lián)網(wǎng)的用戶數(shù)據(jù)可以幫助電信運(yùn)營商了解網(wǎng)絡(luò)的運(yùn)行狀況,了解用戶的最新需求和潛在需求,推斷網(wǎng)絡(luò)業(yè)務(wù)的發(fā)展趨勢,實(shí)現(xiàn)精細(xì)化控制運(yùn)營等。電信運(yùn)營商也提出“用戶可識別、業(yè)務(wù)可區(qū)分、流量可調(diào)控、網(wǎng)絡(luò)可管理”四個目標(biāo)。針對業(yè)務(wù)可區(qū)分,現(xiàn)有的一些數(shù)據(jù)分析的方法在海量數(shù)據(jù)處理、實(shí)時數(shù)據(jù)流處理等方面并不成熟,尤其業(yè)務(wù)識別的準(zhǔn)確性、靈活性、可擴(kuò)展性等方面還不能滿足實(shí)際應(yīng)用的需要。 本文通過分析移動互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)包封裝原理、應(yīng)用層特征字的表示方式、位置規(guī)律、協(xié)議端口等,提出了一種基于數(shù)據(jù)流的多引擎多通道識別機(jī)制,并引入自適應(yīng)優(yōu)先級匹配算法降低數(shù)據(jù)包模式匹配的次數(shù),提高了數(shù)據(jù)并發(fā)處理能力、業(yè)務(wù)識別效率。同時構(gòu)建了可擴(kuò)展動態(tài)業(yè)務(wù)識別庫,實(shí)現(xiàn)了系統(tǒng)與業(yè)務(wù)的解耦。多引擎多通道識別機(jī)制融合現(xiàn)有成熟的識別技術(shù),綜合分析了串行,并行,混合,組合等多種引擎連接方式,避免了由于識別技術(shù)自身盲點(diǎn)導(dǎo)致的業(yè)務(wù)無法識別,彌補(bǔ)了現(xiàn)有業(yè)務(wù)識別的技術(shù)的局限性、單一性,同時在識別的準(zhǔn)確性上得到了多重驗(yàn)證和保障,另一方面多引擎多通道識別機(jī)制在并發(fā)處理上也優(yōu)于單引擎識別。 本文實(shí)現(xiàn)了一個多引擎多通道的業(yè)務(wù)識別子系統(tǒng)的部分模塊,包括表查詢單元、自適應(yīng)優(yōu)先級算法以及文件寫入模塊。利用從移動網(wǎng)絡(luò)中抓取的數(shù)據(jù)報文作為實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù),驗(yàn)證了模塊的可行性、可靠性。
【關(guān)鍵詞】：業(yè)務(wù)識別 應(yīng)用層特征字 多引擎多通道識別機(jī)制 自適應(yīng)優(yōu)先匹配
【學(xué)位授予單位】：北京郵電大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2013
【分類號】：TN929.5
【目錄】：

• 摘要4-5
• ABSTRACT5-9
• 第一章 緒論9-14
• 1.1 研究背景與意義9-12
• 1.1.1 移動互聯(lián)網(wǎng)精確營銷理念9-10
• 1.1.2 業(yè)務(wù)識別在精細(xì)化運(yùn)營中應(yīng)用10-12
• 1.2 本文研究內(nèi)容和主要目標(biāo)12
• 1.3 論文的組織結(jié)構(gòu)12-14
• 第二章 相關(guān)技術(shù)介紹14-26
• 2.1 移動互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)業(yè)務(wù)分類14-15
• 2.2 移動網(wǎng)絡(luò)報文封裝原理15-18
• 2.2.1 GPRS網(wǎng)絡(luò)接口16-17
• 2.2.2 GPRS協(xié)議棧17-18
• 2.2.3 TCP/IP協(xié)議棧18
• 2.3 網(wǎng)絡(luò)存儲零拷貝技術(shù)(Zero-Copy)18-19
• 2.4 業(yè)務(wù)識別關(guān)鍵技術(shù)19-26
• 2.4.1 深度包檢測技術(shù)DPI20-25
• 2.4.2 深度流檢測技術(shù)DFI25-26
• 第三章 移動網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)分析系統(tǒng)的研究與設(shè)計(jì)26-44
• 3.1 移動網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)分析系統(tǒng)分層模型設(shè)計(jì)26-31
• 3.1.1 數(shù)據(jù)采集層27-28
• 3.1.2 協(xié)議解析層28-29
• 3.1.3 業(yè)務(wù)識別層29-30
• 3.1.4 應(yīng)用分析層30-31
• 3.2 基于數(shù)據(jù)流多引擎識別子系統(tǒng)設(shè)計(jì)31-36
• 3.2.1 多引擎識別子系統(tǒng)的功能結(jié)構(gòu)31-33
• 3.2.2 多引擎聯(lián)接方式設(shè)計(jì)33-36
• 3.2.3 多通道機(jī)制并發(fā)處理36
• 3.3 業(yè)務(wù)特征庫設(shè)計(jì)36-41
• 3.3.1 特征庫設(shè)計(jì)原則37-38
• 3.3.2 處理方式設(shè)計(jì)38-39
• 3.3.3 存儲方式設(shè)計(jì)39-41
• 3.4 自適應(yīng)優(yōu)先級匹配算法設(shè)計(jì)41-44
• 第四章 多引擎識別子系統(tǒng)的研究與實(shí)現(xiàn)44-58
• 4.1 系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)的目標(biāo)44
• 4.2 系統(tǒng)設(shè)計(jì)語言與集成開發(fā)環(huán)境44-45
• 4.3 多引擎識別子系統(tǒng)功能模塊實(shí)現(xiàn)45-54
• 4.3.1 數(shù)據(jù)分流模塊實(shí)現(xiàn)45-47
• 4.3.2 TLU模塊實(shí)現(xiàn)47-50
• 4.3.3 業(yè)務(wù)識別模塊實(shí)現(xiàn)50-51
• 4.3.4 寫入模塊實(shí)現(xiàn)51-54
• 4.4 自適應(yīng)優(yōu)先級匹配算法的實(shí)現(xiàn)54-55
• 4.5 系統(tǒng)實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證55-58
• 4.5.1 系統(tǒng)效率驗(yàn)證55-58
• 第五章 結(jié)論與工作展望58-60
• 5.1 課題總結(jié)58-59
• 5.2 工作展望59-60
• 參考文獻(xiàn)60-62
• 致謝62

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本文編號：435928