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
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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博士論文
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
Abstract第6-8頁
第一章 緒論第8-24頁
·研究背景第8-13頁
·與本論文相關(guān)的研究工作第13-16頁
·本論文的研究思路第16-22頁
·思路和框架第16-20頁
·意義和創(chuàng)新點(diǎn)第20-22頁
·本論文結(jié)構(gòu)第22-24頁
第二章 國(guó)內(nèi)外相關(guān)技術(shù)研究狀況綜述第24-32頁
·網(wǎng)絡(luò)信息的捕獲技術(shù)第24-26頁
·信息還原和抽取技術(shù)第26-28頁
·網(wǎng)絡(luò)行為和內(nèi)容的深度分析技術(shù)第28-32頁
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
·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
·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
·總體框架第37頁
·信息捕獲層實(shí)現(xiàn)方法第37-40頁
·信息還原抽取層實(shí)現(xiàn)方法第40-43頁
·海量信息存儲(chǔ)和搜索層實(shí)現(xiàn)方法第43-46頁
·本地監(jiān)測(cè)分析應(yīng)用層實(shí)現(xiàn)方法第46-49頁
·全局監(jiān)測(cè)業(yè)務(wù)層實(shí)現(xiàn)方法第49-51頁
·系統(tǒng)結(jié)構(gòu)模型和實(shí)現(xiàn)方法的特點(diǎn)第51-55頁
第四章 高速骨干通道上的信息捕獲方法第55-82頁
·基于邏輯輸出端口分組的過濾分流設(shè)備設(shè)計(jì)第56-64頁
·過濾分流設(shè)備陣列的總體設(shè)計(jì)第56-59頁
·邏輯輸出端口分組第59頁
·過濾機(jī)制第59-60頁
·分流機(jī)制第60-61頁
·堆疊機(jī)制第61-62頁
·本設(shè)計(jì)的優(yōu)勢(shì)第62-64頁
·動(dòng)態(tài)反饋式前向緩存的過濾分流機(jī)制第64-73頁
·基本思路第65-67頁
·過濾機(jī)制第67-69頁
·動(dòng)態(tài)反饋機(jī)制第69-71頁
·前向緩存機(jī)制第71-72頁
·本改進(jìn)方法的優(yōu)勢(shì)第72-73頁
·性能分析第73-80頁
·抽象模型第73-76頁
·溢出1的概率分析第76-79頁
·溢出2的概率分析第79頁
·溢出3的概率分析第79-80頁
·實(shí)際應(yīng)用效果第80-82頁
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
·旁路監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)的特點(diǎn)第82-85頁
·旁路監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)的還原和抽取處理過程第85-96頁
·會(huì)話拼接第86-87頁
·編碼轉(zhuǎn)換第87-89頁
·信息抽取第89-94頁
·排重第94-96頁
·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
·方法概述第96-100頁
·論壇網(wǎng)站的自動(dòng)識(shí)別第100-106頁
·文本自動(dòng)分類方法概述第100-103頁
·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
·網(wǎng)絡(luò)論壇的行為識(shí)別和元素抽取第106-123頁
·序列標(biāo)注方法概述第106-108頁
·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
·行為類型和信息元素識(shí)別前的預(yù)處理第112-118頁
·網(wǎng)絡(luò)論壇會(huì)話的行為類型識(shí)別第118-120頁
·網(wǎng)絡(luò)論壇的信息元素類型識(shí)別第120-123頁
·實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證第123-126頁
第六章 網(wǎng)絡(luò)言論狀況的深度分析方法第126-147頁
·網(wǎng)絡(luò)論壇實(shí)體信息庫(kù)的建立第127-129頁
·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
·基于網(wǎng)絡(luò)言論特征參量的深度分析第133-147頁
·特征參量的投影和聚合分析第133-136頁
·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
·基于HMM模型庫(kù)的言論狀態(tài)趨勢(shì)預(yù)測(cè)第142-147頁
第七章 總結(jié)和展望第147-150頁
·總結(jié)第147-148頁
·展望第148-150頁
參考文獻(xiàn)第150-155頁
致謝第155-156頁
論文編號(hào)BS4691,這篇論文共156頁
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