本文關(guān)鍵詞：骨干通道上的網(wǎng)絡(luò)論壇通信信息監(jiān)測(cè)和分析的關(guān)鍵技術(shù)研究，，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

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骨干通道上的網(wǎng)絡(luò)論壇通信信息監(jiān)測(cè)和分析的關(guān)鍵技術(shù)研究

     論文目錄

摘要第1-6頁(yè)

Abstract第6-8頁(yè)

第一章 緒論第8-24頁(yè)

   ·研究背景第8-13頁(yè)

   ·與本論文相關(guān)的研究工作第13-16頁(yè)

   ·本論文的研究思路第16-22頁(yè)

     ·思路和框架第16-20頁(yè)

     ·意義和創(chuàng)新點(diǎn)第20-22頁(yè)

   ·本論文結(jié)構(gòu)第22-24頁(yè)

第二章 國(guó)內(nèi)外相關(guān)技術(shù)研究狀況綜述第24-32頁(yè)

   ·網(wǎng)絡(luò)信息的捕獲技術(shù)第24-26頁(yè)

   ·信息還原和抽取技術(shù)第26-28頁(yè)

   ·網(wǎng)絡(luò)行為和內(nèi)容的深度分析技術(shù)第28-32頁(yè)

第三章 高速骨干通信信息監(jiān)測(cè)分析系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)模型和實(shí)現(xiàn)方法第32-55頁(yè)

   ·分層分布的高速骨干通信信息監(jiān)測(cè)分析系統(tǒng)結(jié)構(gòu)模型第32-37頁(yè)

   ·分層分布的高速骨干通信信息監(jiān)測(cè)分析系統(tǒng)的實(shí)現(xiàn)第37-51頁(yè)

     ·總體框架第37頁(yè)

     ·信息捕獲層實(shí)現(xiàn)方法第37-40頁(yè)

     ·信息還原抽取層實(shí)現(xiàn)方法第40-43頁(yè)

     ·海量信息存儲(chǔ)和搜索層實(shí)現(xiàn)方法第43-46頁(yè)

     ·本地監(jiān)測(cè)分析應(yīng)用層實(shí)現(xiàn)方法第46-49頁(yè)

     ·全局監(jiān)測(cè)業(yè)務(wù)層實(shí)現(xiàn)方法第49-51頁(yè)

   ·系統(tǒng)結(jié)構(gòu)模型和實(shí)現(xiàn)方法的特點(diǎn)第51-55頁(yè)

第四章 高速骨干通道上的信息捕獲方法第55-82頁(yè)

   ·基于邏輯輸出端口分組的過(guò)濾分流設(shè)備設(shè)計(jì)第56-64頁(yè)

     ·過(guò)濾分流設(shè)備陣列的總體設(shè)計(jì)第56-59頁(yè)

     ·邏輯輸出端口分組第59頁(yè)

     ·過(guò)濾機(jī)制第59-60頁(yè)

     ·分流機(jī)制第60-61頁(yè)

     ·堆疊機(jī)制第61-62頁(yè)

     ·本設(shè)計(jì)的優(yōu)勢(shì)第62-64頁(yè)

   ·動(dòng)態(tài)反饋式前向緩存的過(guò)濾分流機(jī)制第64-73頁(yè)

     ·基本思路第65-67頁(yè)

     ·過(guò)濾機(jī)制第67-69頁(yè)

     ·動(dòng)態(tài)反饋機(jī)制第69-71頁(yè)

     ·前向緩存機(jī)制第71-72頁(yè)

     ·本改進(jìn)方法的優(yōu)勢(shì)第72-73頁(yè)

   ·性能分析第73-80頁(yè)

     ·抽象模型第73-76頁(yè)

     ·溢出1的概率分析第76-79頁(yè)

     ·溢出2的概率分析第79頁(yè)

     ·溢出3的概率分析第79-80頁(yè)

   ·實(shí)際應(yīng)用效果第80-82頁(yè)

第五章 網(wǎng)絡(luò)論壇通信信息的還原和抽取方法第82-126頁(yè)

   ·旁路監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)的特點(diǎn)第82-85頁(yè)

   ·旁路監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)的還原和抽取處理過(guò)程第85-96頁(yè)

     ·會(huì)話拼接第86-87頁(yè)

     ·編碼轉(zhuǎn)換第87-89頁(yè)

     ·信息抽取第89-94頁(yè)

     ·排重第94-96頁(yè)

   ·基于SVM和層次CRF的旁路截獲數(shù)據(jù)的網(wǎng)絡(luò)論壇信息抽取方法第96-123頁(yè)

     ·方法概述第96-100頁(yè)

     ·論壇網(wǎng)站的自動(dòng)識(shí)別第100-106頁(yè)

       ·文本自動(dòng)分類方法概述第100-103頁(yè)

       ·基于支持向量機(jī)(SVM)的網(wǎng)絡(luò)論壇自動(dòng)識(shí)別第103-106頁(yè)

     ·網(wǎng)絡(luò)論壇的行為識(shí)別和元素抽取第106-123頁(yè)

       ·序列標(biāo)注方法概述第106-108頁(yè)

       ·基于層次CRF的網(wǎng)絡(luò)論壇行為識(shí)別和元素抽取第108-112頁(yè)

       ·行為類型和信息元素識(shí)別前的預(yù)處理第112-118頁(yè)

       ·網(wǎng)絡(luò)論壇會(huì)話的行為類型識(shí)別第118-120頁(yè)

       ·網(wǎng)絡(luò)論壇的信息元素類型識(shí)別第120-123頁(yè)

   ·實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證第123-126頁(yè)

第六章 網(wǎng)絡(luò)言論狀況的深度分析方法第126-147頁(yè)

   ·網(wǎng)絡(luò)論壇實(shí)體信息庫(kù)的建立第127-129頁(yè)

   ·基于旁路截獲數(shù)據(jù)的網(wǎng)絡(luò)言論特征參量體系第129-133頁(yè)

   ·基于網(wǎng)絡(luò)言論特征參量的深度分析第133-147頁(yè)

     ·特征參量的投影和聚合分析第133-136頁(yè)

     ·基于專家先驗(yàn)知識(shí)的網(wǎng)絡(luò)言論狀態(tài)評(píng)估第136-142頁(yè)

     ·基于HMM模型庫(kù)的言論狀態(tài)趨勢(shì)預(yù)測(cè)第142-147頁(yè)

第七章 總結(jié)和展望第147-150頁(yè)

   ·總結(jié)第147-148頁(yè)

   ·展望第148-150頁(yè)

參考文獻(xiàn)第150-155頁(yè)

致謝第155-156頁(yè)

論文編號(hào)BS4691，這篇論文共156頁(yè)
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