一、基于Internet的网络计费系统的研究与实现（论文文献综述）
贾卓生[1]（2021）在《基于域名服务日志分析的主动防御架构及关键技术研究》文中研究表明随着互联网技术的普及和迅速发展,网络安全问题越来越突出,从个人信息盗取、隐私泄露,到危害社会和国家安全,无处不在。为此,政府和相关单位投入巨大的人力和财力开展网络安全检测与防御方面的研究。如何通过检测分析自动感知网络中存在的安全隐患,对网络信息系统进行研判,准确定位故障点,精准反映各个系统的安全风险值,形成网络安全主动防御体系,成为研究的热点问题。网络安全的研究虽然已经取得了一定的阶段性进展,但在关键技术手段和准确度上仍需要不断完善。目前在企业网中通过安装入侵防御、漏洞扫描、用户行为管理、数据安全审计等设备进行安全分析和防御,但因处理量大、误报率高,在实际环境中往往旁路部署,难以提高防御能力。在面对越来越大的网络流量和分布式内容分发网络以及加密协议的普遍采用,全流量网络安全检测方法难以有效地识别网络攻击行为,也增加了企业和用户隐私数据被窃取的风险。基于日志数据进行安全攻击检测方法往往采用单个设备或系统的日志,数据粒度不够精细,分析滞后,检测效果难以保证,也缺乏与现有网络安全防御设备的反馈和联动机制,且随着数据的不断累积,需要关联分析的数据量越来越大,极大地影响分析效率。针对这些问题,本文提出利用互联网中最基础的域名服务日志数据进行分析挖掘,构建基于知识图谱的网络行为指纹特征库模型,通过聚类分析研究网络攻击行为特征检测算法,检测网络安全风险和网络攻击隐患。并采用网络计费日志作为辅助的细粒度分析和验证手段,进一步提高检测精确度。提出利用域名服务器构建具有主动防御功能的智能域名体系架构,建立事前干预的安全防护体系,在用户和系统无感知的情况下,主动阻止危害网络安全的攻击行为,增强网络安全管理和防御能力。论文主要内容如下:1、构建基于域名服务的主动防御体系架构。在分析网络日志的采集方式、格式类型、数据映射与清洗基础上,研究了域名数据的统计分类方法,以及域名服务面临的解析过程安全、体系安全和网络威胁。对域名集进行统计聚类挖掘,分析域名解析过程中分布式内容分发网络加速和动态地址带来的安全检测问题,在此基础上,提出了一个基于智能域名服务的主动防御体系架构。2、提出一种构建域名指纹图谱的方法。建立基于知识图谱的域名指纹图谱特征库模型,对生成的指纹模型数据特征值进行关联和聚类分析。定义了安全检测分析中各种域名指纹标准数据集合,包括:可供智能域名系统进行安全防御的动态黑白名单集;基于知识图谱的用户访问行为指纹集;采用图神经网络有向图和无向图生成的域名解析指纹集。给出了指纹集建立、生成、存储、比对和可视化分析的方法,并对指纹检测算法进行了实验验证和分析。针对域名服务日志数据粒度不够精细的问题,采用网络计费日志作为辅助的细粒度分析和验证手段,提高检测准确度。3、提出一种网站、用户、操作系统和常用应用软件的正常域名访问行为指纹检测分析方法。通过用户查询行为的合集还原网站所有活跃域名链接,形成网站活跃域名指纹图谱,提出了基于C4.5决策树算法的网站域名指纹特征检测分析方法。通过用户网络访问行为形成用户访问域名特征指纹图谱,在分析用户的固定、变化、异常三种行为模式的基础上,提出了基于粗糙聚类算法FCM的用户访问行为检测分析方法。通过操作系统和常用应用软件域名请求形成特征指纹图谱,提出了操作系统和常用应用软件行为的检测分析方法。实验验证了方法的可行性和有效性。4、提出一种网络攻击行为指纹图谱的检测分析方法。在分析网络攻击行为的基础上,针对典型攻击行为指纹特征,采用隐狄利克雷LDA概率图模型方法进行估值计算,提出了一种基于一阶同质马尔科夫链FHM行为转移概率算法的改进方法,来检测网络攻击行为,提高了对攻击行为的预测和预防能力。以挖矿病毒攻击和网页暗链攻击为例,对该检测分析方法进行了验证。5、实现了一个基于域名服务的网络安全主动防御系统。通过域名日志安全分析系统与智能域名服务器联动,实现网络主动防御。并通过网络代理服务器把可能产生安全问题的流量导向蜜罐系统进行分析和阻断。通过与动态主机配置协议服务器日志的综合分析,实现适应动态地址变化的域名分析系统,满足物联网和IPv6等动态IP地址网络环境下的安全分析和防御。在系统间建立相互反馈机制,验证了检测和预防效果。本文通过对域名服务日志的分析,提出基于域名访问行为指纹图谱的安全检测分析方法,设计并实现了一个网络安全检测与主动防御系统,能够实施闭环控制和统一的威胁管控,并在实际网络环境中得到应用。
廖舒航[2]（2021）在《基于Spark的校园网用户行为分析与研究》文中进行了进一步梳理信息化建设的新时代,高校的校园网是学生和教师使用率最高的网络,校园网使用率的急剧升高,随之产生了海量的校园网用户日志数据。如今大数据时代,利用大数据技术对海量的校园网络数据进行研究分析,高效准确地挖掘出校园网用户的上网行为规律,在优化网络管理和优化学生管理上具有重要的意义。标准K-means算法是网络用户行为分析中最常用方法之一,存在k值不确定、对初始中心点敏感和不适合大数据聚类的缺点,本文针对这些不足,提出了对K-means算法的改进,利用Spark分布式计算框架实现以K-means++与优化轮廓系数有相结合的改进算法SOSK-means++（Spark based Optimized Silhouette K-means++）,并应用于某高校校园网用户行为分析。实验结果分析和实际应用中,表明该改进算法在一定程度上解决了标准K-means算法k值和初始中心对聚类准确性和效率的影响,提高了聚类的准确性;基于Spark平台也有效解决了标准Kmeans算法因数据量大而运行时间过长的问题,提高了算法的并行计算性能。本文在某高校校园网的基础上,以校园网计费系统的网络行为日志为研究对象,基于Spark的分布式平台的对校园网用户行为分析进行分析及可视化展示,对实现对标准K-means算法的优化改进,并应用于校园网用户行为分析中。本文主要研究工作如下:（1）经过对标准K-means聚类算法局限性的研究,针对标准K-means算法的缺点:对k值不确定、对初始中心敏感和对海量数据聚类运算时间过长,提出改进算法SOSK-means++（Spark based Optimized Silhouette K-means++）,运用Kmeans++算法与轮廓系数优化相结合,主要从两个方面对标准K-means算法进行优化改进,使用快速距离计算和标准化欧氏距离公式进行距离计算,并在Spark平台并行化实现该改进算法。通过实验数据对该算法的准确性和加速比进行验证。（2）基于上述研究内容和成果,构建了基于Spark可扩展的校园网用户行为分析系统,对高校校园网用户数据采集并进行预处理,使用统计分析和改进算法SOSK-means++对校园网用户数据进行聚类分析,根据校园网日志数据中的登陆时间、注销时间、使用时长和使用流量4个属性特征对校园网用户行为进行分析,把分析结果写入MySQL数据库。最后使用Spring MVC框架开发网页应用,对MySQL数据库中的数据进行可视化呈现并进行详细分析。并通过对比实验,验证了SOSK-means++算法在校园网用户行为分析中的聚类结果是准确、稳定和有效的。
周爱娟[3]（2019）在《基于计费系统的校园用户行为分析与建模》文中研究说明随着互联网络技术的飞速发展,特别是计算机技术的发展普及,人类社会的数据量呈现出爆炸式的增长趋势,如何充分发挥数据的价值,挖掘出海量数据中隐藏的有价值的知识与信息,已经成为当今互联网企业和高校的重点研究方向。在教育领域,计算机技术的普及也促进了高校信息化水平的提升,各类信息管理和网络系统在高校中得到广泛应用,并逐步累积了大量的学生网络行为数据,在此背景下,利用数据挖掘技术分析校园用户上网行为,不仅有助于校园用户更好地进行自我认知,而且还能够为网络管理者掌握校园网络使用情况和用户整体上网行为信息提供有效的技术支持。本文基于北京交通大学Dr.com计费系统的校园网络用户访问日志,从网页分类技术、用户行为分析建模、用户行为分析系统设计和实现三个方面展开了一系列的研究。具体研究内容如下:（1）研究了基于URL的网页分类技术。与传统的网页内容分类方法不同,本文提出了基于URL的网页混合分类算法,通过URL分类库和基于N-Gram语言模型的URL分类器两部分实现URL网页分类,最终通过WebKB数据集和URL分类库的验证了分类器的分类准确性。（2）研究了基于用户属性的用户行为建模技术。首先对计费日志进行数据预处理,包括数据清洗、用户识别、会话划分和基于网页相似性的会话归约;其次基于URL进行主题分类,并引入访问时长和访问频次因素,根据加权兴趣度获取用户兴趣主题表示;最后,结合用户的上网时间属性,建立了用户行为模型,并通过实验测试验证了模型的准确性。（3）设计并实现了校园用户行为分析系统。系统后端将用户行为模型的各个模块进行实现;系统前端分为校园用户端和校园管理员端,校园用户端可以查看自己的历史访问记录以及上网行为的分析结果;校园管理员端可以查看全校用户的整体访问行为,并可以进行异常行为的检测。
何萍[4]（2016）在《实时计费系统中负载均衡算法研究》文中进行了进一步梳理信息技术和信息产业高速发展对国民经济和个人生活都产生了巨大的影响。特别是随着智能终端普及,和移动网络3G、4G以及家庭宽带业务的推广,不可避免的涉及到计费问题,如使用在线购物、电信计费和电能量计费等。人们对于计费系统的实时性的要求日益提高。以电信系统为例,目前国内外的电信计费系统都已经普遍从离线计费模式升级到准实时计费模式。由于公司的业务是全球性的,在公司的客户的更新计划中,部分客户已经开始或者准备开始从准实时计费系统升级到实时计费系统,在电信行业,这已形成一个必然的趋势。目前对于计费系统的研究主要集中于准实时计费系统中,也有一些在云计算中讨论实时计费系统负载均衡的文献,但在已有的CNKI文献和IEEE文献中,针对非云计算环境下的实时计费系统的负载均衡,特别是能够结合工程应用案例方面的探讨和测试相对欠缺。因此有必要就负载均衡算法在实时计费系统中的设计和应用进行探讨。针对实时计费系统中的负载均衡算法的设计,本文首先研究了两种静态算法,轮循算法和加权轮循算法,两种动态算法,加权最小连接算法和最快响应算法在实时计费系统中的应用,然后,分析了四种算法在理想的负载均衡系统中的逻辑和流程。考虑到实时计费系统在实际使用过程中会遇到各种各样的问题,如多个客户端、服务器性能差别大等。论文中对这些问题分别提出解决办法,在加入了对复杂场景的考虑后再次实现了这四种算法。本论文的重点是设计了两种新的适用于实时计费系统的负载均衡算法。一种是自定义算法,该算法是根据用户的特殊需求进行设计。论文中列举出几种特殊案例,例如根据手机号码的奇偶性质,特殊时间段特殊服务器处理,或者特定用户指定特殊服务器处理等,并给出相应的实现代码。另一种是基于JGroups的分布式算法。利用JGroups工具在计算机集群中实现相互通信,避免在负载均衡器中的复杂配置,也能够做到平均分摊服务器负载,并实现服务器数据的相互备份。该分布式算法对服务器异常情况能作出灵活响应,在配合物理服务器和内存服务器的使用下,可保证会话不间断的前提下也能避免出现某台服务器过载的情况。该算法支持在服务器恢复或者集群中加入新服务器的情况下,可在短时间作出反应,对数据再次进行分配以达到新的负载均衡效果。论文最后对新提出的基于JGroups的分布式负载均衡算法,利用DCC meter工具和数台服务器进行实际测试,从数据延迟、CPU占用、内存占用和系统I/O等待时间等方面验证该分布式负载均衡算法的可行性,并说明其性能。测试结果表明,该分布式负载均衡算法能够比较好地达到预期的负载均衡效果。
蔡文[5]（2014）在《湖北电信内容计费系统方案设计与实现》文中研究说明随着移动通讯技术进入3G时代,运营商从原来单一的话音业务发展到种类繁多的数据业务,例如视频通信、多媒体短信、即时通讯、移动定位、视频点播、在线娱乐、电子商务等,这些由话音和宽带接入业务衍生的数据增值业务已经成为了运营商收入的稳定增长点。相比之下,传统的诸如按时长、流量、次数,或者包月的计费模式显得过于简单和粗放了。为了满足用户、业务提供商以及运营商的不同要求,业界对基于内容价值的精细计费模式展开了广泛讨论和深度研究,并由3GPP（The3rd Generation Partnership Project）给出了推荐的标准与模型。本文首先介绍论文的背景和研究对象,概述基于内容计费的关键技术,分析本文的研究意义。然后对内容计费进行了架构研究,描述了电信计费架构的发展,归纳其设计思路和原则,对流行架构的逻辑组成和各功能模块,以及基于该架构的计费消息流程进行了分析。结合中国电信的组网规范,本文重点设计了湖北电信基于内容计费的方案,包括组网策略和优化方法,并与中国移动、中国联通的组改网方案和优化方法做了详细的对比和分析。最后设计了组网后的内容计费CCG系统的测试方案,给出了针对主要功能模块的测试用例,并对测试结果进行了分析。
杨金凤[6]（2011）在《基于博弈的下一代网络计费研究》文中指出下一代网络的计费直接关系到各网络运营商、网络内容提供商以及用户的经济利益,科学先进的计费系统也是电信网络运营商提供优质网络服务的重要保障。本文研究分析了现有几种计费模型,并在此基础上提出了一种计费策略,使之能体现用户、网络运营商、网络内容提供商三方的公平性,即利用博弈论来解决下一代网络的计费模型和资源分配问题。（1）研究讨论了基于流量统计的网络计费系统的设计实现,分析了现有多种主要网络计费模式的原理和应用场合,分析和比较了这些计费方式的优缺点。分析了基于内容计费系统的体系结构和组成模块的功能与交互流程,阐述了其优点,并给出了基于内容计费系统的架构实现。研究了基于QoS的下一代网络的计费系统,给出了计费的模型、具体的实现方案和相应的实现算法。实验和仿真分析表明,我们提出的计费方案不仅计费准确公平合理,而且克服了其他计费方案存在的不足。（2）介绍了博弈论的基础知识,讨论了基于博弈论的域间组播计费模型。我们利用博弈论的思想,尊重网络中各个参与者的目的和利益,使网络的自组织特性得以充分发挥,有利于网络中“生态链”的长期、稳定和健康的发展,具有很好的实用性。从不同参与者的角度讨论了IP组播的三种典型的服务模型及其相应的可实施的计费策略,详细分析了每种模型所对应的应用场景、解决方案以及提出算法的复杂性等。（3）我们提出下一代网络资源分配的问题模型,为保证用户公平性,把用户公平性加到目标函数中,构成了自适应资源分配问题的目标函数,使提出的问题得以合理解决。结果显示,基于合作博弈论的方法有效地解决了多用户OFDM系统中的自适应资源分配问题,实现系统的传输速率最大化的同时也保证了用户之间的公平性,为通信系统中自适应资源分配问题的解决提供了新的方法。
朱松[7]（2011）在《基于linux的网关计费系统的设计与实现》文中研究说明随着网络的普及以及应用服务的迅速发展,网络提供者尤其是校园网对用户的管理会变得更加复杂,因此对网络计费技术的要求也越来越高,传统的计费系统往往不能满足这些需求,如何实现一个稳定、计费精确而又高性能的网络计费系统是解决这一问题的关键。基于Linux的网关计费系统的实现基于Linux内核的防火墙技术,从内核中拦截数据包并对其进行流量分析,而不需要将数据包传递至用户空间,这样可以避免内核和用户空间之间的频繁通信。内核与用户空间的通信使用netlink异步通信机制,内核发送消息后不需要等待接收者收到消息,当发送大量数据时对系统的影响较小。在用户请求处理方面,系统使用多线程来并发处理,并且采用epoll技术来代替传统的select轮询机制,当存在大量用户同时连接时,可以有效地减少系统负载。当用户发送连接请求时,系统使用Linux提供的iptables工具来实现网络控制,同时启动网关计费,定时接收内核传递的用户信息并保存到MYSQL数据库。经过测试,基于Linux的网关计费系统能够实现对不同用户的精确计费和网络控制,并且具有较高的性能。
王兰芳[8]（2010）在《全分析模式的网络计费系统的设计与实现》文中研究说明随着网络技术的迅猛发展,网络访问速度显着提高,网络的流量与网络接入用户呈现正比增长趋势。为了限制用户随意上网,减小网络压力同时加快信息周转速度,提高网络的运行效率,网络管理部门向用户收取一定的费用,尤其是国际流量需要各入网单位按流量分担费用。本文介绍了TCP/IP等相关协议,分析了在数据链路层捕获数据包的原理,重点研究了在全分析模式下网络计费方式的实现流程和关键技术；论述了分层网络数据包的类型、结构及数据包过滤器框架,并结合WinPcap库函数实现了数据包获取类的设计；最后本课题以ASP.NET作为开发环境,Microsoft SQL Server2000为后台数据库,实现了一种基于全分析模式下网络流量计费系统的设计。经测试,系统运行满足功能要求,性能也比较稳定。
江逸伦[9]（2010）在《综合业务网络计费管理的研究》文中进行了进一步梳理网络计费系统对于运营商与用户来说都是一个极其重要的系统,不仅可以统计网络用户的费用,而且可以监控网络数据流量,优化网络资源分配。先进的计费系统是提供优质网络服务的重要保证。而现有的网络计费处理方式存在计费方法简单、计费规则不合理等问题,已经严重制约网络用户和新业务的发展。本文首先分析了国内外网络计费管理的研究现状,针对现有传统的网络计费系统存在的局限性,设计了一种优化存储结构的综合性网络计费管理模型,并且在管理模型之上运用微观经济学的方法结合数学模型设计出符合双方利益最优化的融合网络计费策略模型。为提高网络计费数据采集的效率,系统在通信上还引入移动Agent技术,采用了基于移动Agent的数据采集模型,运用有限状态机进行了移动代理迁移通信实验的分析。最后运用融合网络计费策略模型对系统的计费标准进行测试。实验结果表明,系统数据采集模块达到了预期目标,有效缩短了数据采集时间,采用该数据存储的网络计费系统在网络计费数据的存储与查询效率有显着地提高。融合计费策略更加人性化以及智能化,使得用户与运营商的利益得到保障。
袁亚滨[10]（2008）在《基于代理服务器的网络计费系统的设计与实现》文中进行了进一步梳理计费管理可以跟踪个人和团体用户对网络资源的使用情况,对其收取合理的费用。这一方面可以维护网络的运行和发展,另一方面,管理者也可以根据情况更好地为用户提供他所需的资源,并促使用户合理地使用网络资源。本文围绕着基于代理服务器的网络计费系统研究课题,开展了以下几方面的研究与实现工作:1.在对现有网络计费系统的实现方式进行研究的基础上,总结了各种计费实现方式的优缺点,阐述了使用基于代理服务器技术路线的原因。2.结合校园网的特点和计费难点,分析了校园网计费系统的实际需求。3.研究了WWW代理服务器、FTP代理服务器的实现模型、数据包转发的实现方法以及对于Cache的处理。4.提出了网络计费管理系统的系统设计、工作流程和数据库的表结构,对数据采集、数据处理、系统维护和数据查询给出了详细方案。5.对网络计费系统的安全性进行了探讨,比较了基于网络层和应用层安全计费模式的优缺点。
二、基于Internet的网络计费系统的研究与实现（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、基于Internet的网络计费系统的研究与实现（论文提纲范文）
（1）基于域名服务日志分析的主动防御架构及关键技术研究（论文提纲范文）
| 致谢 |
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 1 绪论 |
| 1.1 研究背景意义 |
| 1.1.1 研究背景 |
| 1.1.2 研究意义 |
| 1.2 研究现状及进展 |
| 1.3 研究内容与论文结构 |
| 1.3.1 研究方法 |
| 1.3.2 研究内容 |
| 1.3.3 研究成果 |
| 1.3.4 论文结构安排 |
| 2 基于域名服务日志分析的主动防御架构 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 域名服务 |
| 2.2.1 域名系统 |
| 2.2.2 域名解析过程的安全分析 |
| 2.2.3 智能域名服务 |
| 2.2.4 域名服务面临的安全威胁 |
| 2.2.5 域名服务器体系安全 |
| 2.3 域名服务日志分析主动防御架构 |
| 2.3.1 域名服务日志采集 |
| 2.3.2 域名服务和计费日志格式 |
| 2.3.3 数据清洗与映射 |
| 2.4 基于知识图谱的域名服务日志主动防御检测 |
| 2.5 本章小结 |
| 3 域名指纹图谱生成与分析 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 域名名单数据集合 |
| 3.3 域名指纹标准库生成 |
| 3.3.1 数据集合定义 |
| 3.3.2 指纹数据集合建立 |
| 3.3.3 指纹图谱的生成 |
| 3.3.4 指纹图谱的存储 |
| 3.3.5 指纹图谱的比对 |
| 3.3.6 指纹图谱的可视化 |
| 3.4 域名指纹图谱的分析 |
| 3.5 实验与结果分析 |
| 3.6 本章小结 |
| 4 正常访问行为的域名指纹图谱检测分析 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 网站域名特征指纹分析 |
| 4.2.1 网站域名指纹特征 |
| 4.2.2 基于决策树的网页域名指纹检测分析 |
| 4.3 用户行为特征指纹分析 |
| 4.3.1 用户域名解析行为指纹特征 |
| 4.3.2 基于粗糙聚类的用户访问行为指纹检测分析 |
| 4.4 操作系统和常用应用软件特征指纹分析 |
| 4.5 实验与结果分析 |
| 4.6 本章小结 |
| 5 网络攻击行为域名指纹图谱检测分析 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 网络攻击行为分析方法 |
| 5.2.1 网络攻击典型方法 |
| 5.2.2 网络攻击行为检测 |
| 5.3 基于马尔科夫链的网络攻击行为转移概率指纹分类算法 |
| 5.4 算法实验与结果分析 |
| 5.4.1 网络攻击行为检测分析 |
| 5.4.2 常见攻击行为指纹检测分析 |
| 5.5 网络攻击行为检测实例 |
| 5.6 本章小结 |
| 6 基于域名服务的主动防御系统的实现 |
| 6.1 引言 |
| 6.2 网络攻击行为防御 |
| 6.3 代理服务器和蜜罐分析与阻断 |
| 6.4 动态地址联动防御 |
| 6.5 本章小结 |
| 7 总结与展望 |
| 7.1 工作总结 |
| 7.2 未来工作展望 |
| 参考文献 |
| 作者简历及攻读博士学位期间取得的研究成果 |
| 学位论文数据集 |
（2）基于Spark的校园网用户行为分析与研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.1.1 研究背景 |
| 1.1.2 研究目的及意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 大数据技术研究现状 |
| 1.2.2 用户行为分析研究现状 |
| 1.2.3 聚类分析研究现状 |
| 1.2.4 校园网用户行为分析技术存在的问题与不足 |
| 1.3 本文研究内容 |
| 1.4 本文组织结构 |
| 第二章 相关理论和技术介绍 |
| 2.1 校园网用户行为分析 |
| 2.1.1 校园网用户行为分析的概念 |
| 2.1.2 校园网用户行为分析的内容和方法 |
| 2.2 Spark分布式计算平台 |
| 2.2.1 Spark简介 |
| 2.2.2 Spark生态系统 |
| 2.2.3 Spark运行基本流程 |
| 2.2.4 Hadoop和Spark的对比及统一部署 |
| 2.3 聚类算法 |
| 2.3.1 聚类算法 |
| 2.3.2 标准K-means聚类算法思想 |
| 2.3.3 标准K-means聚类算法优缺点 |
| 2.4 本章小结 |
| 第三章 基于Spark平台并行化实现K-means算法改进 |
| 3.1 K-means算法的改进思想 |
| 3.1.1 K-means++聚类算法对初始中心点选择 |
| 3.1.2 优化轮廓系数法确定k值 |
| 3.1.3 标准化欧氏距离和快速距离计算 |
| 3.2 基于Spark的改进K-means算法并行化设计 |
| 3.2.1 改进K-means算法设计流程 |
| 3.2.2 改进K-means算法并行化设计流程 |
| 3.3 基于Spark并行化实现SOSK-means++算法 |
| 3.3.1 初始中心点的选择和k值的确定 |
| 3.3.2 并行化实现SOSK-means++算法 |
| 3.4 实验分析 |
| 3.4.1 实验平台的部署 |
| 3.4.2 SOSK-means++算法聚类分析实验结果 |
| 3.5 本章小结 |
| 第四章 基于Spark的校园网络用户行为分析系统设计与实现 |
| 4.1 需求分析 |
| 4.1.1 目的需求分析 |
| 4.1.2 系统功能需求分析 |
| 4.2 系统功能与数据库设计 |
| 4.2.1 系统功能设计 |
| 4.2.2 系统数据库设计 |
| 4.3 基于Spark校园网用户行为分析系统流程与技术支持 |
| 4.4 基于Spark校园网用户行为分析系统实现过程 |
| 4.4.1 大数据实验环境搭建 |
| 4.4.2 校园网用户行为数据采集及加载 |
| 4.4.3 创建MySQL数据库 |
| 4.4.4 Spark对网络用户数据预处理及数据分析 |
| 4.4.5 使用Spring MVC框架进行数据可视化 |
| 4.5 校园网用户行为分析结果 |
| 4.5.1 校园网用户分组 |
| 4.5.2 用户使用时段分析 |
| 4.5.3 登录时段用户数分析 |
| 4.5.4 用户使用时长分析 |
| 4.5.5 用户使用流量分析 |
| 4.5.6 SOSK-means++聚类算法的应用及结果分析 |
| 4.6 算法实验结果对比 |
| 4.7 本章小结 |
| 第五章 总结与展望 |
| 5.1 工作总结 |
| 5.2 下一步工作展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 攻读学位期间发表论文情况 |
（3）基于计费系统的校园用户行为分析与建模（论文提纲范文）
| 致谢 |
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 1 引言 |
| 1.1 课题研究背景及意义 |
| 1.1.1 研究背景 |
| 1.1.2 研究意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 Web日志挖掘研究现状 |
| 1.2.2 网页分类技术研究现状 |
| 1.2.3 网络用户行为分析研究现状 |
| 1.3 论文研究内容与组织框架 |
| 1.3.1 论文研究内容 |
| 1.3.2 论文组织结构 |
| 2 相关理论与技术研究 |
| 2.1 用户兴趣相关理论 |
| 2.1.1 用户兴趣基本特征 |
| 2.1.2 用户兴趣获取 |
| 2.1.3 用户兴趣模型表示 |
| 2.2 基于URL的网页分类技术 |
| 2.2.1 URL特征 |
| 2.2.2 URL分词方法 |
| 2.2.3 网页分类算法 |
| 2.2.4 评价指标 |
| 2.3 大数据处理平台相关组件 |
| 2.3.1 分布式存储系统HDFS |
| 2.3.2 分布式计算框架MapReduce |
| 2.3.3 数据仓库Hive |
| 2.3.4 Spark生态系统 |
| 2.4 本章小结 |
| 3 URL网页分类算法的研究与实现 |
| 3.1 URL混合分类模型设计 |
| 3.2 URL分类库的建立 |
| 3.3 基于N-Gram LM的URL分类算法研究 |
| 3.3.1 N-Gram语言模型 |
| 3.3.2 数据平滑 |
| 3.3.3 N-Gram分类器的建立 |
| 3.3.4 N-Gram分类器参数优化 |
| 3.4 算法测试与评估 |
| 3.4.1 基于WebKB数据集的算法验证 |
| 3.4.2 基于URL分类库的算法验证 |
| 3.5 本章小结 |
| 4 基于用户属性的校园用户行为分析模型设计 |
| 4.1 用户行为分析模型整体框架 |
| 4.2 日志数据预处理 |
| 4.2.1 数据清洗 |
| 4.2.2 用户识别 |
| 4.3 用户会话划分 |
| 4.3.1 基于时间窗口的会话划分 |
| 4.3.2 会话模型的表示 |
| 4.4 基于网页相似性的会话归约 |
| 4.5 会话主题识别 |
| 4.6 基于加权兴趣度的用户兴趣主题表示 |
| 4.6.1 用户兴趣度 |
| 4.6.2 用户兴趣度度量及兴趣主题表示方法 |
| 4.7 用户上网时间属性的分析 |
| 4.8 校园用户行为模型表示方法 |
| 4.9 模型评价与测试 |
| 4.9.1 模型评价方法 |
| 4.9.2 模型测试与验证 |
| 4.10 本章小结 |
| 5 校园用户行为分析系统的设计与实现 |
| 5.1 系统整体架构 |
| 5.2 系统需求分析 |
| 5.2.1 系统前端需求分析 |
| 5.2.2 系统后端需求分析 |
| 5.3 系统软硬件环境 |
| 5.4 数据采集与存储模块 |
| 5.4.1 计费系统日志 |
| 5.4.2 日志上传到HDFS |
| 5.4.3 Hive加载日志 |
| 5.5 数据预处理模块 |
| 5.6 会话主题识别与兴趣度量模块 |
| 5.7 用户上网时间属性分析模块 |
| 5.8 校园用户端可视化模块 |
| 5.8.1 网络设备列表 |
| 5.8.2 兴趣主题展示 |
| 5.8.3 上网行为展示 |
| 5.9 管理员端可视化模块 |
| 5.9.1 上网行为展示 |
| 5.9.2 异常行为挖掘 |
| 5.10 本章小结 |
| 6 结论与展望 |
| 6.1 结论 |
| 6.2 展望 |
| 参考文献 |
| 作者简历 |
| 学位论文数据集 |
（4）实时计费系统中负载均衡算法研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第一章 引言 |
| 1.1 课题研究背景、现状及意义 |
| 1.2 课题研究对象 |
| 1.3 本文研究内容 |
| 1.4 论文的组织结构安排 |
| 第二章 AAA协议和负载均衡技术 |
| 2.1 AAA协议 |
| 2.1.1 概念 |
| 2.1.2 Radius协议 |
| 2.1.3 Diameter协议 |
| 2.1.4 对比 |
| 2.2 负载均衡技术 |
| 2.2.1 概念 |
| 2.2.2 分类 |
| 2.2.3 算法 |
| 2.3 本章小结 |
| 第三章 简单场景中的负载均衡算法 |
| 3.1 负载均衡器 |
| 3.2 算法实现 |
| 3.2.1 轮循算法 |
| 3.2.2 加权轮循算法 |
| 3.2.3 加权最小连接算法 |
| 3.2.4 最快响应算法 |
| 3.3 本章小结 |
| 第四章 复杂场景中的负载均衡算法 |
| 4.1 复杂场景 |
| 4.1.1 多个客户端 |
| 4.1.2 服务器性能差别大 |
| 4.1.3 保持会话持续性 |
| 4.1.4 计费服务器的异常处理 |
| 4.1.5 计费服务器的HA(High Available) |
| 4.1.6 负载均衡器的HA(High Available) |
| 4.2 算法实现 |
| 4.2.1 轮循算法 |
| 4.2.2 加权轮循算法 |
| 4.2.3 加权最小连接算法 |
| 4.2.4 最快响应算法 |
| 4.3 本章小结 |
| 第五章 新的负载均衡算法 |
| 5.1 自定义算法 |
| 5.1.1 客户的特殊需求 |
| 5.1.2 自定义算法流程 |
| 5.1.3 特殊需求的自定义算法实现 |
| 5.2 基于JGROUPS的分布式算法 |
| 5.2.1 算法设计来源 |
| 5.2.2 JGroups工具 |
| 5.2.3 服务器结构 |
| 5.2.4 算法逻辑 |
| 5.2.5 处理流程 |
| 5.2.6 算法优势 |
| 5.3 本章小结 |
| 第六章 测试 |
| 6.1 测试对象 |
| 6.2 测试工具 |
| 6.3 测试环境 |
| 6.4 测试数据和结论 |
| 6.4.1 轮循算法 |
| 6.4.2 最快响应算法 |
| 6.4.3 基于JGroups的分布式算法 |
| 6.4.4 初步结论 |
| 6.4.5 进一步测试 |
| 6.5 本章小结 |
| 第七章 全文总结 |
| 7.1 主要结论 |
| 7.2 研究展望 |
| 参考文献 |
| 英语缩略语表(附录1) |
| 致谢 |
| 攻读硕士学位期间已发表或录用的论文 |
（5）湖北电信内容计费系统方案设计与实现（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 专用术语注释表 |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 引言 |
| 1.2 课题研究背景 |
| 1.2.1 数据业务发展趋势 |
| 1.2.2 精细化计费需求 |
| 1.2.3 移动网络的建设与改造 |
| 1.3 研究内容 |
| 1.4 论文组织结构 |
| 第二章 计费系统与内容计费 |
| 2.1 计费系统的发展 |
| 2.1.1 传统计费 |
| 2.1.2 2G/2.5G网络计费 |
| 2.1.3 3G网络计费 |
| 2.2 内容计费的关键技术 |
| 2.2.1 数据流分析 |
| 2.2.2 实时计费协议 |
| 2.2.3 资源分配 |
| 2.3 基于CCG的内容计费系统 |
| 2.3.1 CCG功能概述 |
| 2.3.2 CCG的组网策略 |
| 2.3.3 CCG计费流程 |
| 2.4 本章小结 |
| 第三章 内容计费组网策略与方案设计 |
| 3.1 3G网络的分层结构 |
| 3.2 内容计费的网络改造 |
| 3.2.1 基于PDSN节点的网络改建 |
| 3.2.2 基于GGSN节点的网络改建 |
| 3.2.3 网络改建实例 |
| 3.3 湖北电信内容计费的实现 |
| 3.3.1 组网背景 |
| 3.3.2 组网策略 |
| 3.3.3 工程实施 |
| 3.4 本章小结 |
| 第四章 内容计费系统的测试 |
| 4.1 内容计费测试的主要思路 |
| 4.1.1 CCG的功能需求 |
| 4.1.2 CCG与网络性能 |
| 4.2 湖北电信内容计费的测试 |
| 4.2.1 测试环境概述 |
| 4.2.2 测试内容与项目 |
| 4.2.3 测试结果 |
| 4.3 本章小结 |
| 第五章 总结与展望 |
| 5.1 总结 |
| 5.2 未来工作展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
（6）基于博弈的下一代网络计费研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第一章 前言 |
| 1.1 下一代网络概述 |
| 1.2 下一代网络的特征 |
| 1.3 下一代网络架构和关键技术 |
| 1.4 下一代网络的体系框架 |
| 第二章 下一代网络计费系统的研究分析 |
| 2.1 下一代网络计费架构和计费方式 |
| 2.2 基于流量统计的网络计费系统的设计实现 |
| 2.2.1 流量信息采集模块和数据流测量的架构 |
| 2.2.2 数据业务的计费架构和计费系统的实现 |
| 2.3 基于内容的下一代网络计费系统 |
| 2.3.1 现有计费系统存在的问题和基于内容计费的优点 |
| 2.3.2 建立下一代网络中的内容计费系统 |
| 2.4 基于QoS的下一代网络计费系统 |
| 2.4.1 QoS的计费模型分析 |
| 2.4.2 基于QoS计费方案设计 |
| 2.4.3 基于QoS下一代网络计费方案设计 |
| 2.4.4 计费网关内部结构设计 |
| 2.4.5 基于QoS的计费系统仿真试验和结果 |
| 2.5 本章小结 |
| 第三章 基于博弈论的计费模型研究 |
| 3.1 博弈论概述 |
| 3.1.1 博弈机制的分类方式 |
| 3.1.2 纳什均衡 |
| 3.2 代价分担机制 |
| 3.3 组播网络模型的分析 |
| 3.4 模型分析 |
| 3.4.1 ICP-USER 模型 |
| 3.4.2 ICP-ISP模型 |
| 3.4.3 ICP-ISP-USER 模型 |
| 第四章 基于合作博弈论的下一代网络资源自适应分配 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 合作博弈 |
| 4.3 资源分配系统模型 |
| 4.4 实验仿真结果及分析 |
| 4.5 本章小结 |
| 第五章 总结与展望 |
| 参考文献 |
| 攻读硕士学位期间取得的学术成果 |
| 致谢 |
（7）基于linux的网关计费系统的设计与实现（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 1 绪论 |
| 1.1 课题背景 |
| 1.2 国内外研究概况 |
| 1.3 课题主要研究工作 |
| 2 网关计费系统的设计原理和技术 |
| 2.1 网关计费系统的设计原理 |
| 2.2 网关计费系统的关键技术 |
| 2.3 本章小结 |
| 3 网关计费系统的设计与实现 |
| 3.1 系统需求分析 |
| 3.2 网关计费系统的设计 |
| 3.3 网关计费系统的实现 |
| 3.4 本章小结 |
| 4 系统测试 |
| 4.1 测试环境 |
| 4.2 测试步骤 |
| 4.3 测试结果 |
| 4.4 本章小结 |
| 5 总结与展望 |
| 5.1 全文总结 |
| 5.2 展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
（8）全分析模式的网络计费系统的设计与实现（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 1 绪论 |
| 1.1 课题的提出 |
| 1.2 网络计费系统发展现状 |
| 1.2.1 基于防火墙的网络计费系统 |
| 1.2.2 基于路由器的计费系统 |
| 1.2.3 基于网桥的网络计费系统 |
| 1.2.4 基于代理服务器的计费系统 |
| 1.3 本文研究内容 |
| 1.4 本文组织结构 |
| 2 网络协议与嗅探器原理分析 |
| 2.1 TCP/IP协议 |
| 2.1.1 TCP协议 |
| 2.1.2 TCP/IP的数据封装 |
| 2.1.3 HTTP协议原理 |
| 2.2 IP网际协议 |
| 2.2.1 IPv4网际协议 |
| 2.2.2 IP数据报格式 |
| 2.3 SNMP协议 |
| 2.4 ARP和RARP协议 |
| 2.4.1 ARP协议 |
| 2.4.2 RARP协议 |
| 2.5 以太网的工作原理分析 |
| 2.5.1 以太网的概念 |
| 2.5.2 局域网工作原理分析 |
| 2.6 网络嗅探原理分析 |
| 2.6.1 嗅探原理 |
| 2.6.2 全分析模式 |
| 2.6.3 网络监听 |
| 2.6.4 Sniffer OSI解码 |
| 3 数据包获取与总体结构设计 |
| 3.1 数据包获取 |
| 3.2 WinPcap接口 |
| 3.2.1 WinPcap结构 |
| 3.2.2 WinPcap库函数 |
| 3.3 系统总体结构设计 |
| 3.3.1 开发环境 |
| 3.3.2 总体功能 |
| 3.3.3 网络拓扑 |
| 3.3.4 总体设计 |
| 3.3.5 总体模块 |
| 4 全分析模式网络计费系统的实现 |
| 4.1 系统各模块的设计与实现 |
| 4.1.1 基础数据结构 |
| 4.2 数据采集模块 |
| 4.2.1 数据采集原理 |
| 4.2.2 WinPcap体系结构 |
| 4.2.3 WinPcap关键API函数 |
| 4.2.4 数据采集原理 |
| 4.2.5 访问控制模块 |
| 4.3 计费系统数据库设计 |
| 4.3.1 系统E-R图 |
| 4.3.2 表设计 |
| 4.4 计费处理模块 |
| 4.4.1 流量计算方法 |
| 4.4.2 流量计费流程 |
| 4.5 注册查询模块 |
| 4.6 管理维护模块 |
| 4.7 系统运行与测试 |
| 4.7.l 运行界面 |
| 4.7.2 测试 |
| 5 结束语 |
| 5.1 总结 |
| 5.2 改进 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
（9）综合业务网络计费管理的研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景 |
| 1.2 课题研究意义 |
| 1.3 国内外研究现状 |
| 1.4 论文主要内容 |
| 1.5 论文结构 |
| 第二章 网络计费模型与相关技术 |
| 2.1 网络管理 |
| 2.1.1 传统的网络管理 |
| 2.1.2 新型的网络管理 |
| 2.2 网络计费策略 |
| 2.2.1 传统的网络计费策略 |
| 2.2.2 基于Qos的计费策略 |
| 2.2.3 融合计费策略 |
| 2.3 移动代理 |
| 2.3.1 移动Agent的概念特性 |
| 2.3.2 移动Agent的体系结构 |
| 2.3.3 移动Agent的优点及其应用 |
| 2.3.4 基于移动Agent的系统设计 |
| 2.4 本章小结 |
| 第三章 综合网络计费系统的设计与实现 |
| 3.1 系统的设计思路与解决方案 |
| 3.1.1 传统网络计费系统的局限 |
| 3.1.2 设计思路 |
| 3.1.3 解决方案 |
| 3.2 系统的工作流程及功能模块设计 |
| 3.2.1 工作流程 |
| 3.2.2 功能模块 |
| 3.3 计费数据前处理模块的设计与实现 |
| 3.3.1 计费数据采集 |
| 3.3.2 计费数据审核 |
| 3.3.3 计费数据存储 |
| 3.3.4 数据存储结构与算法 |
| 3.4 数据采集通信机制的设计与实现 |
| 3.4.1 传统的通信模式 |
| 3.4.2 基于移动Agent的通信机制 |
| 3.4.3 移动Agent平台Aglet |
| 3.4.4 系统实验与分析 |
| 3.5 本章小结 |
| 第四章 网络计费策略的分析与设计 |
| 4.1 经典定价策略的分析 |
| 4.1.1 基于模型的定价策略 |
| 4.1.2 基于使用的定价策略 |
| 4.1.3 比较与分析 |
| 4.2 经典的经济模型分析 |
| 4.2.1 基于价格的经济模型 |
| 4.2.2 基于博弈的经济模型 |
| 4.2.3 比较与分析 |
| 4.3 融合计费策略的分析与设计 |
| 4.3.1 计费概念模型分析与设计 |
| 4.3.2 计费策略分析与设计 |
| 4.3.3 计费方案分析与设计 |
| 4.4 实验方案与性能分析 |
| 4.4.1 实验方案 |
| 4.4.2 结果分析 |
| 4.5 本章小结 |
| 第五章 总结与展望 |
| 5.1 论文总结 |
| 5.2 进一步的工作展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 读研期间研究成果 |
（10）基于代理服务器的网络计费系统的设计与实现（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景 |
| 1.2 研究内容 |
| 1.3 文章结构安排 |
| 第二章 计费系统概述 |
| 2.1 研究现状 |
| 2.1.1 校园网的特点和计费管理的难点 |
| 2.1.2 网络计费系统实现方法 |
| 2.2 系统需求分析 |
| 2.2.1 系统功能要求 |
| 2.2.2 系统性能要求 |
| 2.2.3 系统运行要求 |
| 2.3 系统组成 |
| 2.4 开发环境 |
| 2.5 本章小结 |
| 第三章 代理服务器的设计与实现 |
| 3.1 代理服务器 |
| 3.1.1 代理服务器概述 |
| 3.1.2 代理服务器的优点 |
| 3.2 WWW 代理的设计与实现 |
| 3.2.1 HTTP 代理服务器的实现 |
| 3.2.2 基于Web 的FTP 代理服务器的实现 |
| 3.3 Proxy 对Cache 的管理和使用 |
| 3.3.1 Proxy 对Cache 的管理和使用的原理 |
| 3.3.2 各模块的设计及流程 |
| 3.4 Windows Sockets 及编程思路 |
| 3.4.1 面向连接的数据流应用程序 |
| 3.4.2 无连接的数据报应用程序 |
| 3.5 本章小结 |
| 第四章 计费管理系统的设计与实现 |
| 4.1 计费系统的模块结构 |
| 4.2 计费管理系统的表结构与数据流程 |
| 4.2.1 计费依据 |
| 4.2.2 数据库表的结构 |
| 4.2.3 计费管理系统数据流程图 |
| 4.3 数据采集 |
| 4.4 数据处理 |
| 4.4.1 计时器模块 |
| 4.4.2 日处理模块 |
| 4.4.3 月处理模块 |
| 4.5 系统维护 |
| 4.6 数据查询 |
| 4.6.1 数据查询实现的方法分析 |
| 4.6.2 开发工具的选择 |
| 4.6.3 ASP 工作原理 |
| 4.6.4 ASP 中使用web 数据库的原理 |
| 4.6.5 查询模块的设计 |
| 4.7 本章小结 |
| 第五章 网络计费的安全性探讨 |
| 5.1 计费系统的安全 |
| 5.2 两种安全计费模式 |
| 5.2.1 网络层基于IP 流量采集的安全计费 |
| 5.2.2 基于应用层的安全计费 |
| 5.2.3 基于代理和基于认证模式比较 |
| 5.3 本章小结 |
| 第六章 总结与展望 |
| 参考文献 |
| 作者简历 攻读硕士学位期间完成的主要工作 |
| 致谢 |
四、基于Internet的网络计费系统的研究与实现（论文参考文献）
- [1]基于域名服务日志分析的主动防御架构及关键技术研究[D]. 贾卓生. 北京交通大学, 2021(02)
- [2]基于Spark的校园网用户行为分析与研究[D]. 廖舒航. 广西大学, 2021(12)
- [3]基于计费系统的校园用户行为分析与建模[D]. 周爱娟. 北京交通大学, 2019(01)
- [4]实时计费系统中负载均衡算法研究[D]. 何萍. 上海交通大学, 2016(03)
- [5]湖北电信内容计费系统方案设计与实现[D]. 蔡文. 南京邮电大学, 2014(07)
- [6]基于博弈的下一代网络计费研究[D]. 杨金凤. 中国石油大学, 2011(11)
- [7]基于linux的网关计费系统的设计与实现[D]. 朱松. 华中科技大学, 2011(07)
- [8]全分析模式的网络计费系统的设计与实现[D]. 王兰芳. 南京理工大学, 2010(02)
- [9]综合业务网络计费管理的研究[D]. 江逸伦. 西安电子科技大学, 2010(02)
- [10]基于代理服务器的网络计费系统的设计与实现[D]. 袁亚滨. 解放军信息工程大学, 2008(03)