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)新點第20-22頁

   ·本論文結(jié)構(gòu)第22-24頁

第二章 國內(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)測分析系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)模型和實現(xiàn)方法第32-55頁

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

     ·總體框架第37頁

     ·信息捕獲層實現(xiàn)方法第37-40頁

     ·信息還原抽取層實現(xiàn)方法第40-43頁

     ·海量信息存儲和搜索層實現(xiàn)方法第43-46頁

     ·本地監(jiān)測分析應(yīng)用層實現(xiàn)方法第46-49頁

     ·全局監(jiān)測業(yè)務(wù)層實現(xiàn)方法第49-51頁

   ·系統(tǒng)結(jié)構(gòu)模型和實現(xiàn)方法的特點第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)計第56-64頁

     ·過濾分流設(shè)備陣列的總體設(shè)計第56-59頁

     ·邏輯輸出端口分組第59頁

     ·過濾機制第59-60頁

     ·分流機制第60-61頁

     ·堆疊機制第61-62頁

     ·本設(shè)計的優(yōu)勢第62-64頁

   ·動態(tài)反饋式前向緩存的過濾分流機制第64-73頁

     ·基本思路第65-67頁

     ·過濾機制第67-69頁

     ·動態(tài)反饋機制第69-71頁

     ·前向緩存機制第71-72頁

     ·本改進方法的優(yōu)勢第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)測數(shù)據(jù)的特點第82-85頁

   ·旁路監(jiān)測數(shù)據(jù)的還原和抽取處理過程第85-96頁

     ·會話拼接第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)站的自動識別第100-106頁

       ·文本自動分類方法概述第100-103頁

       ·基于支持向量機(SVM)的網(wǎng)絡(luò)論壇自動識別第103-106頁

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

       ·序列標注方法概述第106-108頁

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

       ·行為類型和信息元素識別前的預(yù)處理第112-118頁

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

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

   ·實驗驗證第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)論壇實體信息庫的建立第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

     ·基于專家先驗知識的網(wǎng)絡(luò)言論狀態(tài)評估第136-142頁

     ·基于HMM模型庫的言論狀態(tài)趨勢預(yù)測第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

參考文獻第150-155頁

致謝第155-156頁

論文編號BS4691，這篇論文共156頁
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