運營商大數(shù)據(jù)包含網(wǎng)絡(luò)用戶進行信息交換的全量數(shù)據(jù),在網(wǎng)絡(luò)服務(wù)提供、網(wǎng)絡(luò)管理、網(wǎng)絡(luò)安全等方面具有重要應(yīng)用。運營商大數(shù)據(jù)中包含各種數(shù)據(jù)集,如DPI數(shù)據(jù)(深度數(shù)據(jù)包檢測),CDR數(shù)據(jù)(呼叫詳細記錄),用戶信息數(shù)據(jù)等。DPI數(shù)據(jù)是通過深度包檢測技術(shù)對網(wǎng)絡(luò)關(guān)鍵點處的流量和報文內(nèi)容進行檢測分析獲得的。但由于網(wǎng)絡(luò)擁堵,不可靠的協(xié)議,以及數(shù)據(jù)采集等原因,DPI數(shù)據(jù)不可避免地會發(fā)生數(shù)據(jù)丟失的問題。另一方面,在數(shù)據(jù)挖掘和數(shù)據(jù)應(yīng)用等領(lǐng)域,保證數(shù)據(jù)的完整性又具有至關(guān)重要的作用。因此如何實現(xiàn)從部分流量數(shù)據(jù)中推斷出完整的流量數(shù)據(jù),對于各種網(wǎng)絡(luò)工程任務(wù)變得越來越重要�；谏鲜霈F(xiàn)實需求,論文的研究內(nèi)容主要集中在如何對于DPI流量數(shù)據(jù)進行有效的張量建模,并使用高效準(zhǔn)確的算法實現(xiàn)缺失數(shù)據(jù)的恢復(fù)。雖然在傳統(tǒng)矩陣補全領(lǐng)域已經(jīng)存在很多的研究成果可以實現(xiàn)數(shù)據(jù)的恢復(fù)。但是最近有研究表明與基于矩陣補全的算法相比,基于張量的補全算法可以更加高效準(zhǔn)確地恢復(fù)流量數(shù)據(jù)中的缺失值。因此,論文基于DPI流量數(shù)據(jù)的特點和實際應(yīng)用場景的需求,使用不同的張量模型對DPI流量數(shù)據(jù)進行數(shù)據(jù)建模,并應(yīng)用不同的張量補全算法對張量中的缺失數(shù)據(jù)進行補全。本文的主要工...

【文章頁數(shù)】：61 頁

【學(xué)位級別】：碩士

【文章目錄】：
摘要
ABSTRACT
第一章 緒論
    1.1 研究背景及價值
    1.2 國內(nèi)外相關(guān)研究
    1.3 研究思路與內(nèi)容
    1.4 論文框架結(jié)構(gòu)
第二章 張量的相關(guān)原理
    2.1 張量的概念
    2.2 張量的相關(guān)運算
        2.2.1 張量的纖維與切片
        2.2.2 張量矩陣化
        2.2.3 張量間的運算
    2.3 張量CP分解
    2.4 張量的Tucker分解
    2.5 耦合矩陣-張量因子分解(CMTF)
    2.6 本章小結(jié)
第三章 DPI張量的數(shù)據(jù)補全方法
    3.1 基于傳統(tǒng)矩陣的數(shù)據(jù)補全算法
        3.1.1 DPI矩陣模型
        3.1.2 非負矩陣分解
        3.1.3 低秩矩陣補全
        3.1.4 矩陣補全的結(jié)果展示
    3.2 面向DPI張量補全的低秩張量補全算法
        3.2.1 DPI張量模型
        3.2.2 低秩張量補全的概念
        3.2.3 TSVT算法
    3.3 實驗結(jié)果分析
    3.4 本章小結(jié)
第四章 基于DPI耦合張量的數(shù)據(jù)補全方法
    4.1 DPI耦合張量模型
    4.2 耦合張量補全
    4.3 耦合張量補全的優(yōu)化
        4.3.1 用戶動態(tài)偏好
        4.3.2 耦合張量中的用戶動態(tài)偏好
    4.4 實驗結(jié)果分析
    4.5 本章小結(jié)
第五章 總結(jié)與展望
    5.1 工作總結(jié)
    5.2 未來展望
參考文獻
致謝
攻讀學(xué)位期間取得的研究成果



本文編號：4020636