一、Services Discovery for Distributed Network Measurement（论文文献综述）
李倩[1]（2021）在《基于机器学习的卫星网络路由优化》文中认为卫星网络因其广覆盖、低延时、宽带化的特点成为现在通信网络的主力军,而路由问题是卫星网络中的重要一环。因卫星网络自身存在的拓扑动态变化、星上载荷资源受限的特点,现有分布式路由解决方案存在不能实时感知网络状态变化,继而造成网络负载不均衡、易拥塞等问题。软件定义网络技术的发展为路由优化问题提供了新的解决思路。数控分离的架构使得网络具备更高的灵活性。在路由优化问题中,网络测量和路由优化策略是两个关键组成部分。有效的实时网络测量为路由优化策略的生成提供了基础,这使网络可以感知拥塞。现有的带外网络遥测技术会传输额外的探针以测量网络状态,这种测量方式不可避免的会引发“观察者”效应,从而带来测量信息不准确的问题。此外,复杂的网络状态和路由优化策略之间的关系很难用精确的数学模型来描述。因此,本文结合软件定义网络的设计思想,提出了一种新型的卫星网络路由优化方法。该方法中数据平面由低轨卫星群组成,通过数据平面编程语言自定义每个卫星节点上的数据包处理过程的方式实现报文快速转发和低成本、高精度的网络测量。控制平面集中部署在计算和存储资源充足的地面控制中心,利用具备自学习、自优化的机器学习技术解决复杂的网络测量信息与路由优化策略之间难以建模的问题,实现智能化路由决策,从而达到最大程度地减少网络最大链路利用率的优化目标。论文的主要研究内容及创新工作总结如下:·设计了一种基于数据平面变成语言P4的数据包处理逻辑,并将带内网络测量与数据包转发机制相融合,实现低开销、高精度的网络实时测量。·提出一种将机器学习算法整合进控制平面的路由策略生成方案,利用机器学习的自学习、自收敛特性实现卫星网络的自优化。·设计并搭建了基于机器学习的卫星网络路由优化系统原型,并从网络最大链路利用率、流完成时间、数据包延时三个方面将本文方案与现有几种常见的卫星网络路由方案作了性能对比分析。
李刘杰[2]（2021）在《分布式探针调度系统的设计与实现》文中提出随着网络规模的不断扩大,网络性能测量平台需要改进探针的调度方法,以实现对大规模网络性能状况的测量。然而,如果选择所有探针对目标网络执行网络测量,不仅会给网络带来大规模的网络测量流量,而且还会给网络测量平台及探针带来较高的消耗。此外,探针的状态也会对网络测量结果产生很大的影响,特别是探针的负载。当探针的负载超过一定限度后,可能会发生宕机等故障导致网络测量准确度降低。然而,在现有的网络性能测量中,探针调度主要关注的是对目标网络的覆盖范围,很少关注探针的状态信息及探针资源的消耗问题。针对上述问题,本课题提出一个多目标优化模型,该模型将对目标网络的覆盖范围作为约束条件,在满足覆盖范围的条件下,对探针的数量和探针的负载进行优化。基于上述多目标优化模型,本课题设计一个探针调度系统,通过选择部分探针对目标网络执行网络测量,在能够获取目标网络实时服务状态的同时,实现对探针资源消耗的降低和探针的整体负载均衡。该系统包括任务下发、探针调度以及测量结果查询等模块。其中,任务下发模块负责在用户创建任务时,为用户提供可视化的任务下发界面。探针调度模块负责为用户生成探针集。同时,探针调度模块还负责监测探针状态,在探针发生故障时及时更换故障探针,避免测量结果受到影响。测量结果查询模块负责向用户展示网络测量结果,用户可以从中获取告警事件的详细信息,从而及时修复网络中存在的故障。根据最终系统测试的结果显示,在满足对目标网络覆盖范围的条件下,本课题设计的探针调度系统所选择的探针集在探针的数量上比原系统至少要低5%。同时,在探针的负载上比原系统至少要低14%。
陈诚[3]（2020）在《面向云网环境的广域网QoS测量关键技术研究与实现》文中认为随着互联网和云计算的发展,资源调度的核心由传统路由器转变为数据中心,数据中心已成为数据支撑平台,承载用户请求并对外提供服务。传统运营商的网络测量方法面向的场景是尽力而为的服务,而不关心具体应用在网络上的服务质量,而数据中心之间的网络资源调度是为应用提供服务的,因此数据中心之间需要更精细化的网络测量方法,从而为细粒度的资源调度提供数据支撑和决策依据,数据中心之间的网络测量对当今互联网资源的调度具有重要作用。本文基于云网场景,提出了面向云网环境的数据中心网络传输质量的测量方法。本文的主要工作是,基于开源监控工具OpenFalcon二次开发、部署了面向云网环境的测量系统,实现了测量系统长期稳定运行。而网络测量涉及到资源消耗和准确性的权衡,合理的网络状态抽样和统计方法对数据中心之间网络资源视图的精确刻画具有关键性作用。围绕上述问题,本文具体研究内容包括:（1）网络QoS特征分析方法研究。本文借鉴统计学模型、深度学习模型等,根据QoS测量结果,选择相应的模型对QoS数据进行拟合,以提取面向云网环境的数据中心广域网之间QoS变化特征规律。（2）测量配置优化方法研究。测量是整个网络资源调度的基础,而测量本身也伴随着系统网络资源的开销,本文提出了测量配置优化方法,根据被测链路网络QoS变化特性,分析测量系统长期稳定测量配置,旨在以较小的测量代价获得数据中心之间广域网传输质量视图。（3）网络测量系统网络QoS特征变化检测研究。在测量系统运行过程中,实时检测当前网络QoS特性是否发生变化,用于评估测量长期配置的合理性。
刘天一[4]（2020）在《CERNET环境下IPv6网络测量与分析》文中研究指明随着Internet技术的飞速发展、移动互联网和智能设备的普及,全球互联网用户数剧增,这使得IPv4地址资源短缺的问题变得日益严重。作为替代IPv4的下一代互联网协议IPv6在地址空间、安全性、转发效率、移动性、可扩展性等方面相比IPv4都有很大的优势,能够为用户提供更高效、更安全、更可靠的网络服务。因此,从IPv4升级到IPv6是必要且迫切的。CERNET是我国发展IPv6的先驱,各大高校官网的IPv6服务目前都依托于CERNET环境建立。本文对各大高校官网的IPv6支持情况进行了测量和数据聚合,深入研究IPv6在全国高校范围内的部署进度。同时,对比CERNET环境下IPv6服务相对于IPv4服务的性能和稳定性差异,以反应现阶段IPv6 Web服务的发展质量。本文使用Node.js和Socket编程方法进行了高并发网络测量,使用多种测量方式对全国2688所普通高等院校官网的IPv6服务状况进行了探测,对比了其中支持双栈访问节点的IPv6和IPv4性能及稳定性差异,通过分析多个关键指标,如HTP平均时延、HTTP时延方差、ICMP时延、ICMP丢包率、TCP握手速度、DNS响应速度等,得出当前CERNET环境下全国高校官网的Web服务在IPv6协议下的性能和稳定性整体表现上不如IPv4的结论。为了更直观的展示实验过程和测量结果,本文基于Nuxt.js框架搭建了“全国高校官网IPv6部署进度可视化平台”,该平台包含了数据爬虫、网络测量、数据分析、数据可视化等功能,使用图表、GIS可视化、南丁格尔玫瑰图等多种方式对全国高校官网IPv6的网络质量、普及率和覆盖率等信息进行聚合与可视化。作为CERNET下一代互联网技术创新项目,该平台将依托于CERNET网络中心提供的C6IaaS云服务平台长期运行,为关心CERNET环境下IPv6普及现状及IPv6 Web服务发展质量的相关人员提供及时准确的数据参考。
沈智勇[5]（2020）在《多维度网站评估系统设计与实现》文中指出在互联网时代,当用户面临网站的选择时,一般通过搜索引擎的排序位次来选择网站,或者通过第三方工具获得的数据来判断网站的优劣,结果自然会选择高质量、高价值的网站。对于网站而言,好的评估结果不仅可以提升品牌在社会上的价值效应,还可以提升在搜索引擎中的结果位次,进一步提升网站的价值。网站评估是通过网站的某方面或者多个方面对网站进行衡量,从而做出评估决策。现有的网站评估的指标体系中,每种指标体系都有其弊端,某些指标体系偏于特定领域,而有些则评估方面单一。对于用户来说,了解每个指标的含义与评估结果的优缺点是非常繁复的工作,因此建立一个多维度且全方位客观的网站评估系统显得尤为重要。本文设计并实现了一个多维度网站评估系统,该系统可高效获取多维度指标数据,合理实现多维度指标分数的融合,有效选取不同领域下的网站集合,实现多维度网站评估结果的实时更新。论文工作主要包括两个方面。首先,通过分析与调研,选取网站多维度指标,包括Alexa排名、PR值、网络时延等,全面的展示网站各方面因素为网站带来的影响和意义。其次,设计并实现一个多维度网站评估系统,该系统分为数据获取层、数据存储层、数据处理层和用户层。其中,数据处理层是核心层次,包括分布性校验、线性转换、归一化和惩罚机制融合分数等功能,具体过程包括将获取到的网站多维度指标数据进行分布性校验,然后通过线性转换和归一化得到网站的多维度指标分数,接着利用惩罚机制融合分数计算得到每个网站的多维度指标分数之和,进行排序得到网站评估排名结果,最后加入文本分类过程,在普适性排名的基础上查看特定领域下的网站排名结果。实验结果表明,该系统在部分网站评估上有比其他机构评估结果更合理的排名。
高嘉晨[6]（2020）在《以太坊交易探测技术研究》文中认为以太坊是区块链技术的经典应用之一,在多个领域具有重要前景和价值。但由于区块链技术的匿名性,目前还没有一种较好的区块链内容监管方法,如何进行有效的交易探测对以太坊内容监管有重要的意义。本文作为以太坊消息传播细粒度监管的先期探索,研究其交易探测技术,主要包括以下两个创新点:（1）以太坊探针节点部署策略研究提出了一种以太坊探针节点部署策略,该策略基于以太坊设计理念和网络构建机制,对探针节点分布方法进行了分析设计,并针对以太坊网络规模设计了探针节点数量选择方法,与分布方法结合形成完整的以太坊探针节点部署策略,实现使用尽可能少的探针节点覆盖全网节点,从而探测更全面的交易行为信息。（2）以太坊探针节点数据共享存储方法研究提出了一种以太坊节点的共享存储方法,该方法通过设计修改以太坊节点的数据存储模式,将节点间数据实现部分共享存储,实现多个探针节点能同时部署在同一台服务器中,且同时保证共享存储节点在网络中的独立性和功能完整性。最后,本文设计并实现了以太坊交易探测部署系统,包括探针节点部署层和探针节点存储层两部分。该系统基于可控环境下搭建的以太坊私有链网络,使用共享存储的探针节点完成以太坊交易探测部署,并对部署和存储效果进行分析展示。实验结果表明,本文提出的以太坊交易探测方法能够在以太坊网络运行的情况下使探针节点均衡分布,用尽可能少的探针节点有效覆盖更全面的网络节点,同时以太坊探针节点间共享存储的数据共享率达到约74%,很好地降低了探针节点在部署时的存储占用。
沈俊毅[7]（2020）在《高速移动环境多维网络高精度测量评估系统的设计与实现》文中研究表明随着高速列车技术的飞速发展,越来越多的人们选择乘坐高铁出行。在高速移动环境下,由于无线网络的网络特性和频繁的越区切换,导致网络性能的各种指标经常发生变化,因此移动网络运营商往往不能给用户提供满意的网络服务,从而给用户的在线工作和学习带来诸多不便。解决问题的一个重要步骤就是对高速移动环境下的网络性能进行高精度测量和评估。现有的大多数网络性能测量算法在传统有线环境下表现良好,但是在移动无线环境下往往精度无法保证。为了解决上述问题,本论文在在深入研究了网络测量系统和网络测量算法的基础上,结合实际高铁环境,设计了高速移动环境多维网络高精度测量评估系统的实现方案,其主要工作及创新点如下:首先,设计了高速移动环境多维网络高精度测量评估系统的系统架构,系统包括可用性检测和时钟同步模块、参数测量模块和显示评估模块。采取主动测量的测量方法,多个移动测量设备节点可同时向测量中心服务器发送主动探测数据包,可以测量高速移动环境下的地理位置信息、信号强度、误码率、时延、丢包和带宽等多维网络性能指标。其次,针对高速移动环境下的应用场景,设计了运行速度不超过280km/h时的多维网络高精度测量算法,该算法充分考虑移动无线网络的网络特性以及时延、丢包和带宽三个主要网络参数之间的内在联系,对主动探测数据包进行合理设计并将其分为多组,并且动态调整探测包发送参数,实现高精度测量的设计需求。再次,为了给使用本论文设计的网络测量系统的用户更好的使用体验,还设计了Web形式的用户接口,支持用户通过浏览器使用该系统。同时,还支持对选定时刻的网络性能进行评价以及对下一时刻网络性能进行预估。在参数展示方面,还设计了包括地理位置信息地图、信号强度和误码率随地理位置变化柱状图、参数实时监控面板、测量中心服务器和移动测量设备机器自身性能监控等多种样式。最后,对实现方案中的各个功能模块进行测试,验证了本论文提出的多维网络测量评估系统切实可行。同时,还对比了是否使用本论文提出的系统以及在不同速度下使用本论文提出的系统测量得到的时延结果进行对比。结果表明,在运行速度都为280km/h的高铁运行场景下,采用本论文提出的系统相对于不采用该系统时的时延平均值下降了58.2%,时延标准差下降了82.4%,验证了该算法在该环境下能够实现高精度的测量。
周坪[8]（2020）在《在网计算技术及其应用研究》文中研究指明目前,关于在网计算的研究仍处于初级阶段,研究的焦点为如何利用可编程网络技术更好地支持各种在网计算应用,本文主要基于P4语言探索典型的在网计算应用,包括以下三个研究内容。当前人们对互联网服务快速响应内容请求提出了更高的要求,但服务器负载过大以及传输距离过远等因素使得内容请求响应时间难以满足人们的要求。使用内容缓存技术实现请求就近响应是减少内容请求响应时间的有效方法。内容分发网络（Content Delivery Network,CDN）通过在网络边缘部署缓存服务器实现内容缓存,没有真正实现内容的网内缓存。内容中心网络（Content Centric Network,CCN）使用路由器做高速网内缓存,但CCN是一个全新的网络架构,目前还没有成熟的硬件,因此距离部署落地还需要很长的时间。本文基于CCN网内缓存的思想,使用可编程交换机作为内容识别设备,通过可编程交换机与缓存服务器协同工作的方式实现网内缓存。为了选择合适的缓存节点放置位置,本文建立了基于最小跳数的MILP模型。仿真结果显示基于可编程交换机的内容缓存方法可以有效提高内容请求响应速度。对于数据量达到PB以及EB级别的机器学习任务,一般采用分布式训练的方法,即多个worker同时使用不同的数据集合进行训练,然后将训练出的参数发送到参数服务器进行聚合,更新模型参数后再返回给每个worker进行下一轮训练。在分布式机器训练场景下,参数服务器进行的计算任务很简单,但是worker和参数服务器间交互的数据量会非常大,网络性能成为分布式机器学习训练速度提升的瓶颈。本文在可编程交换机上对worker训练出的参数进行聚合,并使用重传机制解决参数数据包丢失的问题。仿真结果显示基于可编程交换机的机器学习参数聚合方法可以有效提高训练的速度。网络流量测量是指对网络中的流量信息进行统计,进而为路由规划、入侵检测以及故障分析等网络管理应用提供输入信息。Sketch是一种常用网络测量方法,它使用哈希函数将流ID哈希到数组内统计流出现频率。Sketch的实现需要能够快速地处理大量网络数据流,然而目前的软件实现方法运算过慢,无法满足线速处理网络数据流的要求。硬件实现方法必须使用价值高昂的专用硬件设备,并且灵活性较差。本文使用可编程交换机实现了Sketch,此实现方案足够灵活且可以实现流的线速测量。
陈静[9]（2020）在《基于NFV的网络安全技术研究》文中研究说明随着网络应用与网络技术的飞速发展,互联网面临着越来越严重的安全威胁,网络安全的理论与技术得到了持续的关注与研究。与此同时,具有灵活共享资源、快速开发和部署新业务特点的网络功能虚拟化（NFV）技术受到了业界和学术界的广泛重视。在网络安全研究中利用NFV技术特点来促进网络安全技术的发展是个值得探索的领域。本文深入研究一些目前尚未得到完全解决的网络安全难题,如低速率分布式拒绝服务（LDDoS）攻击、网络异常检测与定位、网络拓扑测量与评估等,探讨通过引入NFV技术深化网络安全技术研究的技术途径。本文的主要工作和贡献包括:（1）针对新型网络攻击方式LDDoS进行了深入的理论分析,提出基于NFV的LDDoS攻击的试验验证方法,给出了构建该攻击的参数与条件。原型系统试验结果表明,LDDoS攻击效果有限,并且在实际的互联网环境下很难形成有效的攻击。（2）针对目前方法难以检测并定位网络中多个异常点的现状,提出RTT测量矩阵模型和一种基于矩阵差分分解（MDD）的网络异常检测和定位算法（MADEL）。在NFV网络中设计实现了用于验证算法的原型系统,结果表明MADEL算法能够有效地检测和定位网络多异常。（3）针对因特网拓扑探测及其评估测量结果的难题,提出一种基于NFV网络平台的拓扑探测及发现方法,设计了一种基于层次分析（AHP）的评估探测能力方案。最后,实现了基于NFV的原型系统并验证该方法的可用性。
冯雅靓[10]（2020）在《网络测量数据存储管理系统》文中认为随着网络规模的急剧增加,网络测量成为了解用户规律、发现网络故障、进行网络资源调配等网络管理行为的重要前提。对由此产生的大量网络测量数据进行存储和管理的要求也更加迫切。本文以设计实现一个网络测量数据存储管理系统为研究课题,分析了常用网络测量数据存储管理系统结构的优劣,结合分布式数据库技术,设计了基于快速贪婪模块性最大化算法的网络测量数据存储管理系统,其主要的工作分为四部分。（1）研究常用的网络测量数据存储管理系统,分析该系统具有数据存储节点存储空间要求大,处理能力要求高,单点故障损失大的缺点。设计具有存储空间和处理能力要求不高,且故障情况容易恢复特点的网络测量数据存储管理系统。文本结合分布式数据库特点,使用分布式结构,将缓存数据的节点分散于网络中,降低单点的存储和处理能力要求,增强系统鲁棒性,并尽量提升系统的查询效率。基于上述研究,本文设计基于快速贪婪模块性最大化算法的网络测量数据存储管理系统,并对系统的结构,各模块的功能进行了介绍。（2）在设计的系统架构下,分析了系统缓存节点的选取问题,综合对网络的各种聚类算法特性,使用快速贪婪模块性最大化算法（Fast Greedy Modularity Maximization Algorithm,FGM）,对网络先进行一次聚类处理,之后使用Floyd算法选取出各簇类的缓存节点。对该缓存节点选取方法进行仿真建模,验证使用该算法的网络测量数据存储管理系统,比使用Modulo算法的系统、使用集中式存储的系统和不使用缓存节点的系统,在查询效率和同步代价方面都具有较大优势。（3）在设计的系统架构下,对系统查询代价进行优化。分析了各个推荐算法的适用情况,使用改进的基于用户的协同过滤算法（User-Based Collaborative Filtering Algorithm,User-Based CF）,由各个缓存节点间相互推荐数据。对该推荐算法进行仿真建模,验证了使用该推荐算法的系统,比使用传统CF算法的系统和不使用推荐算法的系统在查询代价方面具有一定的优势。（4）在设计的系统架构和仿真验证的基础上,利用java语言实现了基于FGM算法的网络测量数据存储管理系统,并对每个模块实现方法和处理流程做详细介绍。将系统部署在真实的网络中,并对系统的缓存节点选取功能、数据查询功能和数据推荐功能的可用性进行了验证。
二、Services Discovery for Distributed Network Measurement（论文开题报告）
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
本文主要提出一款精简64位RISC处理器存储管理单元结构并详细分析其设计过程。在该MMU结构中,TLB采用叁个分离的TLB,TLB采用基于内容查找的相联存储器并行查找,支持粗粒度为64KB和细粒度为4KB两种页面大小,采用多级分层页表结构映射地址空间,并详细论述了四级页表转换过程,TLB结构组织等。该MMU结构将作为该处理器存储系统实现的一个重要组成部分。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
三、Services Discovery for Distributed Network Measurement（论文提纲范文）
（1）基于机器学习的卫星网络路由优化（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 卫星通信网络研究现状 |
| 1.2.2 SDN研究现状 |
| 1.2.3 机器学习技术在网络中的应用 |
| 1.3 研究内容 |
| 1.4 文章组织结构 |
| 第二章 软件定义网络及路由优化 |
| 2.1 软件定义网络概述 |
| 2.2 P4语言简介 |
| 2.2.1 P4的特性 |
| 2.2.2 P4程序工作流程 |
| 2.3 网络测量概述 |
| 2.3.1 网络测量的特点 |
| 2.3.2 网络测量的分类 |
| 2.3.3 基于P4的带内网络测量 |
| 2.4 基于软件定义网络的路由优化问题研究现状 |
| 2.5 本章小结 |
| 第三章 基于机器学习的卫星网络路由优化架构设计 |
| 3.1 软件定义智能卫星网络架构 |
| 3.1.1 集中式架构设计 |
| 3.1.2 数据平面编程语言选择 |
| 3.1.3 机器学习技术 |
| 3.2 基于带内网络测量的转发面设计 |
| 3.2.1 自定义数据包封装格式 |
| 3.2.2 自定义带内网络遥测封装头格式 |
| 3.2.3 状态采集流程 |
| 3.3 基于机器学习技术的控制面设计 |
| 3.3.1 机器学习模型设计 |
| 3.3.2 路由方式介绍 |
| 3.3.3 更新决策生成方式 |
| 3.3.4 流表一致性更新设计 |
| 3.4 突发故障恢复策略 |
| 3.5 本章小结 |
| 第四章 基于机器学习的卫星网络路由优化机制实现 |
| 4.1 系统整体技术架构 |
| 4.2 数据面数据包处理逻辑实现 |
| 4.2.1 自定义数据结构和元数据 |
| 4.2.2 解析模块(Parser) |
| 4.2.3 控制模块(Control) |
| 4.3 控制面路由更新策略实现 |
| 4.3.1 控制面整体架构 |
| 4.3.2 拓扑结构管理 |
| 4.3.3 数据采集管理 |
| 4.3.4 路径转发管理 |
| 4.3.5 路由策略更新 |
| 4.3.6 多线程流表更新机制设计与实现 |
| 4.4 可视化用户交互界面实现 |
| 4.5 本章小结 |
| 第五章 路由优化机制的性能评估 |
| 5.1 仿真环境介绍 |
| 5.1.1 拓扑设计 |
| 5.1.2 仿真平台搭建 |
| 5.1.3 性能指标及对比方案介绍 |
| 5.2 路由优化机制的功能验证与性能分析 |
| 5.2.1 功能测试与分析 |
| 5.2.2 带内网络遥测对性能影响分析 |
| 5.2.3 性能测试与分析 |
| 5.3 本章小结 |
| 第六章 总结与展望 |
| 6.1 论文总结 |
| 6.2 下一步工作 |
| 参考文献 |
| 附录 缩略语表 |
| 致谢 |
| 攻读学位期间发表的学术论文目录 |
（2）分布式探针调度系统的设计与实现（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 课题背景 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.3 课题研究内容 |
| 1.3.1 研究内容 |
| 1.3.2 课题创新点 |
| 1.4 论文组织与结构 |
| 第二章 相关技术介绍 |
| 2.1 网络性能测量 |
| 2.1.1 网络性能测量的分类 |
| 2.1.2 GPerf网络测量系统 |
| 2.2 遗传算法 |
| 2.2.1 NSGA算法 |
| 2.2.2 NSGA2算法 |
| 2.3 层次分析法 |
| 2.3.1 层次分析法基本原理 |
| 2.3.2 层次分析法的特点 |
| 2.4 本章小结 |
| 第三章 分布式探针调度系统需求分析 |
| 3.1 总体需求 |
| 3.2 探针调度需求 |
| 3.3 探针管理需求 |
| 3.4 性能需求 |
| 3.5 界面需求 |
| 3.6 本章小结 |
| 第四章 分布式探针调度系统概要设计 |
| 4.1 系统整体架构设计 |
| 4.2 模块间接口设计 |
| 4.2.1 任务下发模块接口设计 |
| 4.2.2 探针调度模块接口设计 |
| 4.2.3 测量结果查询模块接口设计 |
| 4.2.4 探针管理模块接口设计 |
| 4.3 数据库总体设计 |
| 4.4 本章小结 |
| 第五章 分布式探针调度系统详细设计与实现 |
| 5.1 任务下发模块设计 |
| 5.2 探针调度模块设计 |
| 5.2.1 探针筛选子模块设计 |
| 5.2.2 探针选择子模块设计 |
| 5.2.3 探针集选择子模块设计 |
| 5.2.4 探针状态监测子模块设计 |
| 5.2.5 探针更新子模块设计 |
| 5.3 测量结果查询模块设计 |
| 5.4 探针管理模块设计 |
| 5.4.1 探针认证子模块设计 |
| 5.4.2 探针状态管理子模块设计 |
| 5.4.3 探针信息管理子模块设计 |
| 5.4.4 探针版本更新子模块设计 |
| 5.5 数据库表结构设计 |
| 5.6 本章小结 |
| 第六章 测试及结果分析 |
| 6.1 测试环境介绍 |
| 6.2 测试用例设计 |
| 6.2.1 系统功能测试 |
| 6.2.2 探针调度性能测试 |
| 6.3 本章小结 |
| 第七章 总结与展望 |
| 7.1 论文总结 |
| 7.2 未来展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 攻读硕士期间发表的学术论文目录 |
（3）面向云网环境的广域网QoS测量关键技术研究与实现（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景 |
| 1.2 研究目标与研究思路 |
| 1.3 主要工作 |
| 1.4 文章结构 |
| 第二章 网络测量关键技术研究与分析 |
| 2.1 网络测量概述与研究现状 |
| 2.1.1 网络测量概述 |
| 2.1.2 网络测量研究现状 |
| 2.1.3 网络性能指标 |
| 2.2 开源监控工具调研 |
| 2.2.1 Nagios |
| 2.2.2 Zabbix |
| 2.2.3 OpenFalcon |
| 2.2.4 面向云网环境的广域网QoS测量系统技术选型 |
| 2.3 小结 |
| 第三章 广域网QoS预测模型与特征变化监测方法研究 |
| 3.1 面向云网环境的广域网QoS测量指标 |
| 3.2 面向云网环境的广域网QoS预测模型研究 |
| 3.2.1 ARMA模型 |
| 3.2.2 Facebook Prophet模型 |
| 3.2.3 LSTM模型 |
| 3.2.4 云网测量系统QoS预测模型小结 |
| 3.3 面向云网环境的广域网QoS预测模型评估 |
| 3.3.1 面向云网环境的广域网QoS预测模型评估环境 |
| 3.3.2 面向云网环境的广域网QoS预测模型评估 |
| 3.4 基于噪声评估的广域网QoS预测方法 |
| 3.5 小结 |
| 第四章 面向云网环境的广域网QoS测量配置研究 |
| 4.1 面向云网环境的广域网QoS测量配置优化研究 |
| 4.2 面向云网环境的广域网QoS特征变化性检测 |
| 4.3 小结 |
| 第五章 面向云网环境广域网QoS测量系统架构设计与实现 |
| 5.1 系统架构设计 |
| 5.2 基础测量模块 |
| 5.2.1 模块简介 |
| 5.2.2 模块设计 |
| 5.2.3 方法介绍 |
| 5.3 数据备份模块 |
| 5.3.1 模块简介 |
| 5.3.2 模块设计 |
| 5.3.3 方法介绍 |
| 5.4 系统告警模块 |
| 5.4.1 模块简介 |
| 5.4.2 模块设计 |
| 5.4.3 方法介绍 |
| 5.5 数据分析模块 |
| 5.5.1 模块简介 |
| 5.5.2 模块设计 |
| 5.5.3 方法介绍 |
| 5.6 自动化配置模块 |
| 5.6.1 模块简介 |
| 5.6.2 模块设计 |
| 5.6.3 方法介绍 |
| 5.7 小结 |
| 第六章 系统测试与性能分析 |
| 6.1 测试设计 |
| 6.1.1 测试内容 |
| 6.1.2 测试环境 |
| 6.1.3 测试指标 |
| 6.2 功能测试 |
| 6.2.1 测量配置优化功能测试 |
| 6.2.2 测量配置优化适应性测试 |
| 6.2.3 网络特征变化检测功能测试 |
| 6.3 性能测试 |
| 6.3.1 测量配置分析耗时测试结果 |
| 6.3.2 网络特征变化检测耗时测试结果 |
| 6.4 小结 |
| 第七章 总结与工作展望 |
| 7.1 总结 |
| 7.2 工作展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 攻读硕士期间发表的文章及研发成果 |
（4）CERNET环境下IPv6网络测量与分析（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究的背景及意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.3 课题来源及研究内容 |
| 1.4 本文组织结构 |
| 第二章 IPv6与网络测量技术 |
| 2.1 IPv6协议分析 |
| 2.1.1 IPv6的诞生背景 |
| 2.1.2 IPv6的格式和结构 |
| 2.1.3 IPv6的地址类型 |
| 2.1.4 IPv6与IPv4的异同 |
| 2.1.5 ICMPv6协议 |
| 2.1.6 IPv6过渡技术 |
| 2.1.7 IPv6的重要意义 |
| 2.2 网络侧量的基本概念 |
| 2.3 网络侧量的分类 |
| 2.4 基准网络侧量指标 |
| 2.4.1 时延 |
| 2.4.2 HTTP/HTTPS响应时间 |
| 2.4.3 可达性 |
| 2.4.4 丢包率 |
| 2.5 本章总结 |
| 第三章 网络测量方法的研究与实现 |
| 3.1 实验工其及环境 |
| 3.1.1 Nodejs特性与架构 |
| 3.1.2 Socket编程 |
| 3.1.3 MongoDB数据库存储 |
| 3.1.4 测量系统环境 |
| 3.2 全国高校基本信息爬虫 |
| 3.3 网络测量方式的研究 |
| 3.3.1 DNS测量方式 |
| 3.3.2 ICMPv6/v4测量方式 |
| 3.3.3 HTTP/HTTPS测量方式 |
| 3.4 测量系统的实现 |
| 3.4.1 测量系统的架构 |
| 3.4.2 网络测量过程 |
| 3.4.3 Nodejs实现高并发测量 |
| 3.4.4 时间戳打点与精度 |
| 3.5 实验数据存储 |
| 3.6 本章总结 |
| 第四章 IPv6网络测量结果分析 |
| 4.1 评价标准 |
| 4.1.1 DNS测量的评价标准 |
| 4.1.2 ICMP测量的评价标准 |
| 4.1.3 HTTP/HTTPS测量的评价标准 |
| 4.1.4 IPv6与IPv4对比评价标准 |
| 4.2 实验数据选取 |
| 4.3 DNS测量结果 |
| 4.4 ICMP测量结果 |
| 4.5 HTTP/HTTPS测量结果 |
| 4.6 CERNET环境下IPv6/IPv4性能和稳定性对比分析 |
| 4.7 本章总结 |
| 第五章 数据可视化方法与实现 |
| 5.1 数据可视化简介 |
| 5.2 数据可视化平台架构 |
| 5.3 IPv6测量结果数据可视化 |
| 5.3.1 各省市自治区高校IPv6普及详情 |
| 5.3.2 各省市自治区高校IPv6普及率南丁格尔玫瑰图 |
| 5.3.3 全国高校IPv6覆盖率地图 |
| 5.3.4 数据可视化平台其它功能 |
| 5.4 本章总结 |
| 第六章 总结与展望 |
| 6.1 总结 |
| 6.2 展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 攻读学位期间发表的学术论文及科研成果 |
| 作者和导师简介 |
| 附件 |
（5）多维度网站评估系统设计与实现（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 课题背景 |
| 1.2 课题研究内容 |
| 1.3 论文组织与结构 |
| 第二章 相关技术介绍 |
| 2.1 爬虫相关技术 |
| 2.1.1 爬虫技术原理 |
| 2.1.2 爬取指标选取 |
| 2.1.3 正则表达式匹配技术 |
| 2.2 网络测量相关技术 |
| 2.2.1 网络测量技术原理 |
| 2.2.2 网络测量指标选取 |
| 2.3 分数融合 |
| 2.3.1 数据分布性校验 |
| 2.3.2 线性转换 |
| 2.3.3 数据归一化 |
| 2.3.4 惩罚机制融合分数 |
| 2.4 本章小结 |
| 第三章 多维度网站评估系统需求分析 |
| 3.1 系统总体需求 |
| 3.2 数据获取功能需求分析 |
| 3.3 数据处理功能需求分析 |
| 3.4 整体网站评估结果展示功能需求分析 |
| 3.5 单个网站评估结果查询功能需求分析 |
| 3.6 实时更新功能需求分析 |
| 3.7 界面需求 |
| 3.8 数据流分析 |
| 3.9 本章小结 |
| 第四章 多维度网站评估系统概要设计 |
| 4.1 系统总体目标 |
| 4.2 系统整体架构设计 |
| 4.3 系统层次设计 |
| 4.3.1 数据获取层 |
| 4.3.2 数据存储层 |
| 4.3.3 数据处理层 |
| 4.3.4 用户层 |
| 4.4 本章小结 |
| 第五章 多维度网站评估系统的详细设计与实现 |
| 5.1 系统总体流程设计 |
| 5.2 数据获取层设计实现 |
| 5.2.1 域名获取模块设计实现 |
| 5.2.2 爬取模块设计实现 |
| 5.2.3 网络测量模块设计实现 |
| 5.3 数据存储层设计实现 |
| 5.3.1 持久化数据存储模块设计实现 |
| 5.3.2 临时数据存储模块设计实现 |
| 5.3.3 数据库表结构模块设计实现 |
| 5.4 数据处理层设计实现 |
| 5.4.1 分布性校验模块设计实现 |
| 5.4.2 线性转换模块设计实现 |
| 5.4.3 归一化模块设计实现 |
| 5.4.4 惩罚机制融合分数模块设计实现 |
| 5.4.5 网站领域分类模块设计实现 |
| 5.5 用户层设计实现 |
| 5.6 本章小结 |
| 第六章 测试结果及分析 |
| 6.1 测试环境介绍 |
| 6.2 测试用例设计 |
| 6.3 测试结果及分析 |
| 6.4 本章小结 |
| 第七章 总结与展望 |
| 7.1 论文总结 |
| 7.2 未来展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 攻读学位期间发表的学术论文目录 |
（6）以太坊交易探测技术研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 课题背景 |
| 1.2 课题研究内容 |
| 1.2.1 研究内容 |
| 1.2.2 创新点 |
| 1.3 论文组织与结构 |
| 第二章 相关技术介绍 |
| 2.1 以太坊类型与架构 |
| 2.1.1 以太坊客户端及网络类型 |
| 2.1.2 以太坊系统架构设计 |
| 2.2 以太坊网络与数据存储部分技术介绍 |
| 2.2.1 以太坊网络层协议 |
| 2.2.2 RLPx协议节点发现与消息传播机制 |
| 2.2.3 以太坊数据存储体系 |
| 2.3 P2P网络测量方法 |
| 2.3.1 根据是否主动探测目标分类 |
| 2.3.2 根据获取数据方式分类 |
| 2.4 本章小结 |
| 第三章 以太坊探针节点部署策略研究 |
| 3.1 问题描述 |
| 3.1.1 以太坊交易探测技术分析 |
| 3.1.2 以太坊探针节点分布方法研究 |
| 3.1.3 以太坊探针节点部署数量研究 |
| 3.2 均衡分布部署策略 |
| 3.2.1 以太坊节点网络距离干预方法研究 |
| 3.2.2 以太坊探针节点分布方法研究 |
| 3.2.3 以太坊探针节点部署数量研究 |
| 3.3 实验评估 |
| 3.3.1 实验数据和实验环境 |
| 3.3.2 实验结果及分析 |
| 3.4 本章小结 |
| 第四章 以太坊探针节点数据共享存储方法研究 |
| 4.1 问题描述 |
| 4.2 共享存储设计实现 |
| 4.2.1 以太坊节点间数据存储模式设计实现 |
| 4.2.2 以太坊Geth节点内存储模块共享存储设计实现 |
| 4.2.3 整体流程 |
| 4.3 实验评估 |
| 4.3.1 实验数据和实验环境 |
| 4.3.2 实验结果及分析 |
| 4.4 本章小结 |
| 第五章 以太坊交易探测部署系统设计实现 |
| 5.1 系统需求分析 |
| 5.1.1 探针节点部署层需求分析 |
| 5.1.2 探针节点存储层需求分析 |
| 5.2 系统整体架构设计 |
| 5.3 详细设计与实现 |
| 5.3.1 探针节点部署层设计 |
| 5.3.2 探针节点数据层设计 |
| 5.4 系统测试 |
| 5.4.1 测试环境介绍 |
| 5.4.2 测试结果及分析 |
| 5.5 本章小结 |
| 第六章 总结与展望 |
| 6.1 工作总结 |
| 6.2 未来展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 攻读学位期间发表的学术论文目录 |
（7）高速移动环境多维网络高精度测量评估系统的设计与实现（论文提纲范文）
| 致谢 |
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 1 引言 |
| 1.1 选题背景与研究意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.3 本文主要内容 |
| 1.4 论文组织结构 |
| 2 相关技术研究 |
| 2.1 高速移动环境网络测量相关技术 |
| 2.2 网络测量相关技术概述 |
| 2.2.1 网络测量系统功能结构 |
| 2.2.2 网络测量系统拓扑结构 |
| 2.2.3 网络测量系统测量方法 |
| 2.3 监控数据采集、存储和展示相关技术 |
| 2.3.1 开源时序数据库InfluxDB |
| 2.3.2 开源数据采集工具Telegraf |
| 2.3.3 开源度量分析和可视化工具Grafana |
| 2.3.4 系统实时监控一般架构 |
| 2.4 时钟同步相关技术 |
| 2.5 前端后端相关技术 |
| 2.5.1 非关系型数据库Redis及缓存架构 |
| 2.5.2 消息队列系统Kafka |
| 2.5.3 HTTP服务器Apache |
| 2.5.4 后端HTTP服务相关技术 |
| 2.5.5 前端用户界面相关技术 |
| 2.6 本章小结 |
| 3 高速移动环境多维网络高精度测量评估系统的方案设计 |
| 3.1 设计需求描述 |
| 3.2 总体方案设计 |
| 3.3 可用性检测和时钟同步模块设计 |
| 3.3.1 可用性检测和时钟同步模块架构 |
| 3.3.2 网卡可用性检测子模块 |
| 3.3.3 网络连通性检测子模块 |
| 3.3.4 时钟同步子模块 |
| 3.4 参数测量模块设计 |
| 3.4.1 参数测量模块架构 |
| 3.4.2 地理位置信息测量子模块 |
| 3.4.3 信号强度和误码率参数测量子模块 |
| 3.4.4 时延、丢包和带宽参数测量子模块 |
| 3.5 显示评估模块设计 |
| 3.5.1 显示评估模块架构 |
| 3.5.2 性能评估子模块设计 |
| 3.5.3 实时监控子模块设计 |
| 3.5.4 用户展示子模块设计 |
| 3.6 本章小结 |
| 4 高速移动环境多维网络高精度测量评估系统的方案实现 |
| 4.1 高速移动环境多维网络高精度测量评估系统的实现架构 |
| 4.2 可用性检测和时钟同步模块实现 |
| 4.2.1 网卡可用性检测子模块实现 |
| 4.2.2 网络连通性检测子模块实现 |
| 4.2.3 时钟同步子模块实现 |
| 4.3 参数测量模块实现 |
| 4.3.1 地理位置信息测量子模块 |
| 4.3.2 信号强度和误码率参数测量子模块 |
| 4.3.3 时延、丢包和带宽参数测量子模块 |
| 4.4 显示评估模块实现 |
| 4.4.1 性能评估子模块实现 |
| 4.4.2 实时监控子模块实现 |
| 4.4.3 用户展示子模块实现 |
| 4.5 本章小结 |
| 5 高速移动环境多维网络高精度测量评估系统的测试与分析 |
| 5.1 测试环境搭建 |
| 5.2 方案功能测试与分析 |
| 5.2.1 参数测量功能测试 |
| 5.2.2 显示评估功能测试 |
| 5.3 高速移动环境网络性能测量算法精度对比与分析 |
| 5.4 本章小结 |
| 6 总结与展望 |
| 6.1 全文工作总结 |
| 6.2 未来工作展望 |
| 参考文献 |
| 作者简历及攻读硕士学位期间取得的研究成果 |
| 学位论文数据集 |
（8）在网计算技术及其应用研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 缩略词表 |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究工作的背景及意义 |
| 1.2 国内外研究历史与现状 |
| 1.2.1 在网计算技术 |
| 1.2.1.1 软件定义网络 |
| 1.2.1.2 可编程交换机 |
| 1.2.2 在网计算应用 |
| 1.2.2.1 在网共识 |
| 1.2.2.2 在网流处理 |
| 1.2.2.3 在网缓存 |
| 1.2.2.4 在网聚合 |
| 1.2.2.5 在网测量 |
| 1.3 本文的主要贡献与创新 |
| 1.3.1 基于可编程交换机的内容缓存 |
| 1.3.2 基于可编程交换机的参数聚合 |
| 1.3.3 基于可编程交换机的Sketch实现 |
| 1.4 本文的结构安排 |
| 第二章 基于可编程交换机的网内缓存 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 现有内容缓存方案介绍 |
| 2.2.1 CDN缓存方案 |
| 2.2.2 CCN缓存方案 |
| 2.3 基于可编程交换机的网内缓存 |
| 2.3.1 基于可编程交换机的内容缓存方案概述 |
| 2.3.2 基于可编程交换机的内容缓存路由策略 |
| 2.3.3 缓存节点放置MILP模型 |
| 2.4 仿真实验 |
| 2.4.1 仿真介绍 |
| 2.4.2 仿真结果与分析 |
| 2.5 本章小结 |
| 第三章 基于可编程交换机的参数聚合 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 分布式机器学习 |
| 3.2.1 小批量梯度下降法 |
| 3.2.2 基于MBGD的分布式训练 |
| 3.3 基于可编程交换机的参数聚合 |
| 3.3.1 概述 |
| 3.3.2 聚合池 |
| 3.3.3 浮点数处理 |
| 3.3.4 基于可编程交换机的参数聚合算法 |
| 3.4 重传机制 |
| 3.4.1 数据包丢失问题 |
| 3.4.2 重传算法 |
| 3.5 仿真实验 |
| 3.5.1 仿真介绍 |
| 3.5.2 仿真结果与分析 |
| 3.5.2.1 基于可编程交换机的参数聚合性能分析 |
| 3.5.2.2 可编程交换机方案与服务器方案对比 |
| 3.6 本章小结 |
| 第四章 基于可编程交换机的流量测量方法 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 CM Sketch及其P4 实现 |
| 4.2.1 CM Sketch简介 |
| 4.2.2 可编程交换机的CM Sketch实现 |
| 4.3 TCAM+Sketch及其P4 实现 |
| 4.3.1 TCAM+Sketch简介 |
| 4.3.2 可编程交换机的TCAM+Sketch实现 |
| 4.4仿真实验 |
| 4.4.1 仿真介绍 |
| 4.4.2 仿真结果与分析 |
| 4.4.2.1 CM Sketch仿真结果与分析 |
| 4.4.2.2 TCAM+Sketch仿真结果与分析 |
| 4.5 本章小结 |
| 第五章 全文总结与展望 |
| 5.1 本文的主要工作 |
| 5.2 未来工作展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 攻读硕士期间取得的成果 |
（9）基于NFV的网络安全技术研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 注释表 |
| 缩略词 |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景 |
| 1.2 研究现状 |
| 1.2.1 基于NFV的网络安全现状 |
| 1.2.2 LDDoS攻击现状 |
| 1.2.3 网络异常检测与定位技术现状 |
| 1.2.4 网络拓扑探测技术现状 |
| 1.3 论文研究内容 |
| 1.4 论文组织结构 |
| 第二章 相关研究 |
| 2.1 NFV技术 |
| 2.2 LDDOS攻击技术 |
| 2.3 网络异常检测与定位技术 |
| 2.4 网络拓扑探测技术 |
| 2.5 本章小结 |
| 第三章 低速率分布式拒绝服务攻击测量分析 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 LDDOS建模分析 |
| 3.2.1 形成LDDoS攻击前提 |
| 3.2.2 LDDoS攻击模型 |
| 3.3 基于NFV网络的试验系统及其分析 |
| 3.3.1 NFV试验网络 |
| 3.3.2 试验及其分析 |
| 3.3.3 试验小结 |
| 3.4 本章小结 |
| 第四章 基于矩阵差分分解的网络异常检测与定位方法 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 基于RTT网络测量模型 |
| 4.3 基于MDD的异常检测与定位算法 |
| 4.3.1 理论分析 |
| 4.3.2 差分分解算法 |
| 4.4 基于NFV网络的测量系统及其分析 |
| 4.4.1 NFV试验网络原型系统 |
| 4.4.2 MADEL示例 |
| 4.4.3 试验结果分析 |
| 4.5 本章小结 |
| 第五章 基于NFV网络平台的拓扑探测及评价方法 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 网络拓扑探测及还原方法 |
| 5.3 网络拓扑探测结果评估方法 |
| 5.4 基于NFV网络的试验系统及其分析 |
| 5.4.1 基于NFV网络的拓扑测量评估环境 |
| 5.4.2 网络拓扑探测及评价试验 |
| 5.5 本章小结 |
| 第六章 总结与展望 |
| 6.1 论文主要工作及贡献 |
| 6.2 下一步工作的思考 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 在学期间的研究成果及发表的学术论文 |
（10）网络测量数据存储管理系统（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究工作的背景与意义 |
| 1.2 研究内容与贡献 |
| 1.3 本论文的结构安排 |
| 第二章 相关技术介绍 |
| 2.1 网络测量技术 |
| 2.1.1 iPerf |
| 2.1.2 TcpDump |
| 2.2 分布式同步技术 |
| 2.2.1 Kafka |
| 2.2.2 Zookeeper |
| 2.3 聚类算法 |
| 2.3.1 K-Means聚类 |
| 2.3.2 均值漂移聚类 |
| 2.3.3 DBSCAN聚类 |
| 2.3.4 基于层次的聚类 |
| 2.3.5 图团体检测 |
| 2.4 推荐算法 |
| 2.4.1 协同过滤算法 |
| 2.5 本章小结 |
| 第三章 网络测量数据存储管理系统架构设计与相关算法仿真 |
| 3.1 系统架构设计 |
| 3.1.1 问题描述 |
| 3.1.2 架构描述 |
| 3.1.3 架构功能介绍 |
| 3.1.4 架构特点总结 |
| 3.2 基于快速贪婪模块性最大化算法的缓存点选择方法 |
| 3.2.1 问题描述 |
| 3.2.2 快速贪婪模块性最大化算法 |
| 3.2.3 问题建模 |
| 3.2.4 仿真分析 |
| 3.3 改进的基于用户协同过滤算法的数据推荐方法 |
| 3.3.1 问题描述 |
| 3.3.2 改进的基于用户的协同过滤算法 |
| 3.3.3 问题建模 |
| 3.3.4 仿真分析 |
| 3.4 本章小结 |
| 第四章 网络测量数据存储管理系统实现 |
| 4.1 主策略节点的实现 |
| 4.1.1 模块介绍 |
| 4.1.2 节点聚类 |
| 4.1.3 缓存节点选取 |
| 4.1.4 节点初始化 |
| 4.2 缓存节点的实现 |
| 4.2.1 模块介绍 |
| 4.2.2 数据库及接口类设计 |
| 4.2.3 数据存储 |
| 4.2.4 查询处理 |
| 4.2.5 数据同步 |
| 4.2.6 缓存策略 |
| 4.3 普通节点的实现 |
| 4.3.1 模块介绍 |
| 4.3.2 数据获取 |
| 4.3.3 数据发送 |
| 4.3.4 查询发送 |
| 4.4 备份节点的实现 |
| 4.4.1 模块介绍 |
| 4.4.2 数据同步 |
| 4.5 系统测试与结果 |
| 4.5.1 缓存节点选取验证 |
| 4.5.2 数据查询验证 |
| 4.5.3 数据推荐验证 |
| 4.6 本章小结 |
| 第五章 总结与展望 |
| 5.1 本文工作总结 |
| 5.2 未来工作展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 攻读硕士学位期间取得的成果 |
四、Services Discovery for Distributed Network Measurement（论文参考文献）
- [1]基于机器学习的卫星网络路由优化[D]. 李倩. 北京邮电大学, 2021(01)
- [2]分布式探针调度系统的设计与实现[D]. 李刘杰. 北京邮电大学, 2021(01)
- [3]面向云网环境的广域网QoS测量关键技术研究与实现[D]. 陈诚. 北京邮电大学, 2020(05)
- [4]CERNET环境下IPv6网络测量与分析[D]. 刘天一. 北京化工大学, 2020(02)
- [5]多维度网站评估系统设计与实现[D]. 沈智勇. 北京邮电大学, 2020(05)
- [6]以太坊交易探测技术研究[D]. 高嘉晨. 北京邮电大学, 2020(05)
- [7]高速移动环境多维网络高精度测量评估系统的设计与实现[D]. 沈俊毅. 北京交通大学, 2020(03)
- [8]在网计算技术及其应用研究[D]. 周坪. 电子科技大学, 2020(07)
- [9]基于NFV的网络安全技术研究[D]. 陈静. 南京航空航天大学, 2020
- [10]网络测量数据存储管理系统[D]. 冯雅靓. 电子科技大学, 2020(07)