导读:本文包含了流聚合论文开题报告文献综述及选题提纲参考文献，主要关键词:大数据分析,隐蔽性通信,网络行为,会话流聚合
流聚合论文文献综述
陈兴蜀,陈敬涵,邵国林,曾雪梅[1]（2019）在《基于会话流聚合的隐蔽性通信行为检测方法》一文中研究指出采用隐蔽技术对抗安全检测并实现长期潜伏与信息窃取的网络攻击已成为当前网络的重大安全问题。目前该领域面临3个难题:1)攻击本身的强隐蔽性使其难以检测;2)高速网络环境中的海量通信数据使检测模型难以细粒度构建;3)隐蔽通信的持续性和复杂性使标签数据缺乏进而加大了模型的构建难度。针对上述3个问题,该文在对长时间的校园网流量进行大数据统计分析的基础上,对基于隐蔽会话的隐蔽性通信行为进行了描述和研究,提出了一种隐蔽性通信行为检测方法。该方法首先通过并行化会话流聚合算法聚合原始会话流,然后从集中趋势和离散程度的角度刻画隐蔽通信行为,并引入标签传播算法扩展标签数据,最后构建多分类检测模型。通过仿真和真实网络环境下的实验,验证了方法对隐蔽性通信行为的检测效果。(本文来源于《电子科技大学学报》期刊2019年03期）
薛晨[2]（2018）在《数据中心光网络多播业务流聚合技术研究》一文中研究指出随着云计算、大数据以及互联网的迅速发展,数据中心作为提供存储和计算资源的物理设施也获得了快速发展。其中,由于大容量、低时延、低能耗的特点,光互连技术已经开始广泛地应用到数据中心组网中即数据中心光网络。目前,数据中心光网络的业务承载方式集中在光路上,即为每个业务建立一条端到端的光路。为了满足网络数据流量与日俱增的需求,如何提高资源利用率及节约网络成本成为数据中心光网络面临的重要难题。数据中心光网络以多播业务为主流,80%的流所传输的数据量小于10kb,我们称之为“蚂蚁流”。针对此现状,本文提出数据中心光网络下基于光树的多播业务流聚合策略,该策略主要针对光网络中的“蚂蚁流”业务,通过将多播业务在一定策略下进行聚合再建立光树传输的方式,最终实现提高频谱资源利用率,同时降低网络成本的目的。该策略利用光树代替传统光路可以节约频谱资源,而将多播业务流进行一定策略聚合后再传输则有效减少了光接收器的使用次数,即降低网络成本。本文针对目前数据中心光网络面对着大量小粒度多播业务的现状,研究数据中心光网络下基于光树的多播业务流聚合技术。文中构建了数据中心光网络下基于光树的多播流聚合的ILP模型,提出了用户覆盖率概念进而提出基于用户覆盖率的启发式算法,并对ILP模型和启发式算法进行性能评估。结果表明,数据中心光网络下基于光树的多播流聚合ILP模型和基于用户覆盖率的启发式算法均有很好的性能,较之直接建立光树以多消耗少量的频谱资源为代价,节约了大量的网络成本。(本文来源于《北京邮电大学》期刊2018-01-04）
闫新院[3]（2014）在《基于概要模型的数据流聚合技术研究》一文中研究指出数据流聚合技术作为一种数据流近似处理技术,能够有效地压缩数据规模,并对数据流提供高效的近似查询。数据流聚合技术,往往通过构建概要模型,并进行持续的聚合,以提高近似查询的效率。然而由于现有的聚合技术在聚合过程中并未考虑数据流规模和数据流分布等特性,在聚合过程中存储的元素会发生衰减过度和碰撞过多的情况,从而降低了存储元素的精度,这就给数据流的有效查询带来了挑战。本文对基于概要模型的数据流聚合技术进行了研究,分别给出了基于分段和分层合并的时间聚合算法,以及基于预测控制的项聚合算法。本文的主要工作概括如下:1.概述了数据流聚合算法的研究现状,介绍了现有聚合算法底层常见的概要数据结构,详细分析了现有聚合算法的优点以及改进方向。2.分析了现有数据流聚合技术Hokusai中的时间聚合算法存在过度衰减的缺陷,给出一种基于分段和分层合并的时间聚合算法。仿真实验表明改进后的时间聚合算法在运行时间基本保持不变的同时拥有更高的查询准确率。3.针对Hokusai的项聚合算法在面对数据流数据分布急剧变化的情况下存在碰撞过多的问题,基于分形理论中的R/S分析法,给出了基于预测控制的项聚合算法。仿真实验表明改进后的项聚合算法的查询准确率更高。(本文来源于《西安电子科技大学》期刊2014-11-01）
薛亮,关新平,袁亚洲[4]（2012）在《无线传感器网络中事件驱动的能量均衡多流聚合路由算法》一文中研究指出如何在均衡地使用监测节点能量的同时降低监测数据的回传时延是无线传感器网络被动式路由研究中亟待解决的一个难点.综合网络传输快速性与能量均衡性需求,针对过程特征性事件,提出一种能量均衡的多流聚合路由算法(EB-MPA).该算法依据网络层次图选举区域中心节点,降低了数据到达基站的延迟.另外,EB-MPA引入能量耗损代价作为节点单跳路由选择的指标,在节点具备融合能力的情形下,进一步均衡了能量开销,延长了网络生命周期.(本文来源于《控制与决策》期刊2012年02期）
袁磊[5]（2011）在《基于WSN的交通流聚合时机研究》一文中研究指出随着社会经济水平的不断提高和城市人口的迅速增加,城市交通问题日益严重。智能交通系统是缓解交通问题的重要途径。WSN网络由于其检测精度高,成本低等特点被用来作为智能交通系统的交通数据采集的有效的方法。但是随着城市人口增多,交通采集系统所需要采集的交通流量也随之迅速增加,另外由于交通流量大给信息中心的存储带来挑战。交通控制系统对交通流有很高的实时性的要求,有效的、实时的交通信息才可以让交通控制系统做出正确的交通状态识别和实时的交通指挥决策。组成WSN网络的传感器节点的能量是有限的,所以增加WSN网络的寿命也是应该解决的问题。在用WSN网络采集交通数据时一般都是采用固定时间,即在一个固定时间间隔内将采集到的交通数据经聚合后传给交通控制中心。但是历史数据显示不同时段的交通流变化很大,这会导致很小的时间间隔内交通流量,速度,车道占有率都会发生很大的波动,这种波动可能用到实时交通控制上,如果采用固定时间的交通数据聚合传输不仅不能保证数据的实时性,也不利于增加WSN网络的寿命。本文结合城市交通状态提出了一个基于WSN网络的可变交通流聚合时间机制,在对采集的历史交通流参数数据进行分析整合的基础上结合交通流的二项分布特性,得到车道占有率、交通流量和聚合时间的关系。并通过神经网络预测车道占有率和交通流量来确定可变数据聚合的时间。进而提高了数据的实时性,并有效减少整个网络的数据通信量,延长了WSN网络的寿命。BP神经网络被广泛用到交通流预测中,但其本身存在训练速度慢且不能保证收敛到全局最小值等特点,遗传算法是一种全局寻优算法,所以本文用遗传算法对BP神经网络的拓扑结构进行了优化以得到更准确的交通流预测值,从而得到更合理的聚合时间。仿真试验显示该方法在一定程度提高了交通数据的实时性,并增加了WSN网络的使用寿命。(本文来源于《大连理工大学》期刊2011-11-09）
李领治,朱艳琴,杨哲[6]（2010）在《基于双向共享树的MPLS多播流聚合算法》一文中研究指出可扩展性是影响多播在MPLS网络大规模使用的主要问题,为解决该问题提出了一种基于双向共享树的多播流聚合算法。它根据节点之间的关系计算多播流的可聚合度,然后将标记边缘路由器聚类生成共享树的叶子节点集,并由树管理服务器计算双向共享树的拓扑结构,最后将可聚合度大于指定阈值的多播流汇聚到树中。实验结果表明,该算法可以大幅缩小MPLS标记的占用,简化中间节点的处理过程,减少路由器的转发状态,大大提高了MPLS多播的可扩展性。(本文来源于《通信学报》期刊2010年04期）
流聚合论文开题报告
（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：
随着云计算、大数据以及互联网的迅速发展,数据中心作为提供存储和计算资源的物理设施也获得了快速发展。其中,由于大容量、低时延、低能耗的特点,光互连技术已经开始广泛地应用到数据中心组网中即数据中心光网络。目前,数据中心光网络的业务承载方式集中在光路上,即为每个业务建立一条端到端的光路。为了满足网络数据流量与日俱增的需求,如何提高资源利用率及节约网络成本成为数据中心光网络面临的重要难题。数据中心光网络以多播业务为主流,80%的流所传输的数据量小于10kb,我们称之为“蚂蚁流”。针对此现状,本文提出数据中心光网络下基于光树的多播业务流聚合策略,该策略主要针对光网络中的“蚂蚁流”业务,通过将多播业务在一定策略下进行聚合再建立光树传输的方式,最终实现提高频谱资源利用率,同时降低网络成本的目的。该策略利用光树代替传统光路可以节约频谱资源,而将多播业务流进行一定策略聚合后再传输则有效减少了光接收器的使用次数,即降低网络成本。本文针对目前数据中心光网络面对着大量小粒度多播业务的现状,研究数据中心光网络下基于光树的多播业务流聚合技术。文中构建了数据中心光网络下基于光树的多播流聚合的ILP模型,提出了用户覆盖率概念进而提出基于用户覆盖率的启发式算法,并对ILP模型和启发式算法进行性能评估。结果表明,数据中心光网络下基于光树的多播流聚合ILP模型和基于用户覆盖率的启发式算法均有很好的性能,较之直接建立光树以多消耗少量的频谱资源为代价,节约了大量的网络成本。
（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。
流聚合论文参考文献
[1].陈兴蜀,陈敬涵,邵国林,曾雪梅.基于会话流聚合的隐蔽性通信行为检测方法[J].电子科技大学学报.2019
[2].薛晨.数据中心光网络多播业务流聚合技术研究[D].北京邮电大学.2018
[3].闫新院.基于概要模型的数据流聚合技术研究[D].西安电子科技大学.2014
[4].薛亮,关新平,袁亚洲.无线传感器网络中事件驱动的能量均衡多流聚合路由算法[J].控制与决策.2012
[5].袁磊.基于WSN的交通流聚合时机研究[D].大连理工大学.2011
[6].李领治,朱艳琴,杨哲.基于双向共享树的MPLS多播流聚合算法[J].通信学报.2010