大規模網絡感知與認知理論及技術 符永銓 9787302675525 【台灣高等教育出版社】

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書名：大規模網絡感知與認知理論及技術
ISBN：9787302675525
出版社：清華大學
著編譯者：符永銓
頁數：200
所在地：中國大陸 *此為代購商品
書號：1702665
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內容簡介

本書提供有關大規模網絡感知與認知技術的闡述和介紹，期望對相關領域的發展起到積極作用。本書共10章，分別為引言、網絡信息的近似表示、網絡空間的鄰近搜索、網絡行為的關聯分析、網絡行為的實時跟蹤、網絡行為的識別與分類、網絡行為的全域預測、網絡行為的自動測試、網絡行為的模擬推演、結束語。 本書可作為高等院校計算機網絡、分散式系統等專業高年級本科生和碩士研究生的教材，也可供計算機網絡、分佈計算、系統軟體、模擬模型模擬相關領域科研人員和工程技術人員參考。

作者簡介

符永銓 博士，副研究員，法國歐洲通信學院、西班牙加泰羅尼亞理工大學訪問學者，先後擔任軍隊重大項目管理辦公室參謀、副主任設計師，在軍隊、國家自然科學基金委、國防科工局等項目資助支持下，聚焦網絡智能計算關鍵問題開展系統研究，突破分佈探測與採集、建模與分析、生成與學習的理論和共性關鍵技術，部分成果為國家和軍隊的重要信息系統提供方法支撐，在中國科學、INFOCOM等計算機領域著名國際會議和期刊公開發表論文60餘篇，獲省部級科技進步一等獎1項。

目錄

第1章 引言
1 1 背景
1 1 1 網絡環境
1 1 2 網絡測量
1 2 網絡感知與認知現狀分析
1 2 1 基本概念
1 2 2 背景行為感知與認知
1 2 3 前景行為感知與認知
1 2 4 工業界概況
1 2 5 小結
1 3 大規模網絡行為感知與認知的科學技術問題
1 3 1 全域多模態的網絡探測
1 3 2 動態網絡建模與實時計算
1 3 3 場景自適應網絡行為抽取與評估
1 4 本書主要內容
參考文獻
第2章 網絡信息的近似表示
2 1 網絡信息近似表示技術
2 2 問題描述
2 3 系統架構
2 4 關鍵算法
2 4 1 新元素插入
2 4 2 元素查詢
2 4 3 前綴獨立的哈希函數設計
2 5 稀疏距離測量
2 6 布隆過濾器理論分析
2 6 1 假陽性分析
2 6 2 樹狀布隆過濾器交的假陽性概率
2 6 3 樹狀布隆過濾器交的帶寬開銷
2 7 布隆過濾器參數優化設計
2 8 網絡信息近似表示效果評估
2 8 1 假陽性概率優化
2 8 2 交集計算優化
2 9 本章小結
參考文獻
第3章 網絡空間的鄰近搜索
3 1 網絡空間鄰近搜索技術
3 2 網絡鄰近搜索概念模型
3 3 分散式鄰近搜索機制
3 4 網絡空間鄰近搜索關鍵算法
3 4 1 網絡探測優化
3 4 2 最遠節點初始化
3 4 3 最近鄰搜索
3 4 4 搜索終止判定機制
3 4 5 邏輯鄰居維護機制
3 4 6 回退策略
3 5 分散式鄰近搜索理論分析
3 5 1 最近節點搜索
3 5 2 精確度及搜索時間
3 6 分散式鄰近搜索效果評估
3 7 本章小結
參考文獻
第4章 網絡行為的關聯分析
4 1 網絡行為關聯分析技術
4 2 網絡採集現狀
4 3 問題模型
4 4 流圖表示
4 5 總體架構
4 6 網絡行為關聯分析
4 6 1 深度網絡特徵抽取
4 6 2 圖存儲索引結構
4 6 3 高性能數據更新
4 6 4 多維關聯查詢
4 7 流圖複雜性分析
4 8 網絡行為關聯分析效果評估
4 9 本章小結
參考文獻
第5章 網絡行為的實時跟蹤
5 1 網絡行為實時跟蹤技術
5 2 數據概要
5 3 網絡流量監測
5 3 1 理論模型
5 3 2 誤差分析
5 4 網絡行為實時跟蹤總體架構
5 5 網絡行為實時跟蹤關鍵算法
5 5 1 子流聚合規約
5 5 2 概要算法
5 5 3 在線聚類
5 5 4 網絡查詢應用
5 6 近似計算理論分析
5 7 網絡行為實時跟蹤效果評估
5 8 本章小結
參考文獻
第6章 網絡行為的識別與分類
6 1 網絡行為識別與分類技術
6 2 問題描述
6 3 理論模型框架
6 4 深度學習理論模型
6 4 1 圖神經網絡
6 4 2 基於Transformer的雙向編碼表示
6 4 3 網絡流量
6 5 網絡行為識別與分類關鍵算法
6 6 模型複雜性分析
6 7 網絡行為識別與分類效果評估
6 8 本章小結
參考文獻
第7章 網絡行為的全域預測
7 1 網絡行為全域預測介紹
7 2 網絡坐標系統和網絡延遲矩陣補全
7 3 通用網絡距離矩陣補全
7 4 矩陣補全的總體架構
7 5 關鍵算法
7 5 1 層次聚類
7 5 2 分散式聚類計算
7 5 3 MMMF
7 5 4 分散式MMMF
7 6 矩陣補全效果評估
7 6 1 對比結果
7 6 2 參數敏感性分析
7 7 本章小結
參考文獻
第8章 網絡行為的自動測試
8 1 網絡行為自動測試介紹
8 2 問題模型
8 3 總體架構
8 4 網絡行為自動測試關鍵算法
8 4 1 事件鏈模型
8 4 2 任務調度
8 5 資源調度優化
8 6 自動測試效果評估
8 7 本章小結
參考文獻
第9章 網絡行為的模擬推演
9 1 網絡行為模擬與評估介紹
9 2 參考模型
9 2 1 序列模型
9 2 2 關鍵指標
9 3 核心指標
9 3 1 運行框架核心指標評估方法
9 3 2 前景流模擬核心指標評估方法
9 3 3 背景流模擬核心指標評估方法
9 4 總體框架
9 5 運行框架
9 5 1 功能模塊
9 5 2 運行框架子系統使用流程
9 5 3 運行框架功能要求
9 5 4 運行框架介面要求
9 5 5 運行框架性能要求
9 6 背景流模擬
9 7 前景流模擬
9 8 分散式部署
9 9 本章小結
參考文獻
第10章 結束語
10 1 本書總結
10 1 1 網絡信息的近似表示
10 1 2 網絡空間的鄰近搜索
10 1 3 網絡行為的關聯分析
10 1 4 網絡行為的實時跟蹤
10 1 5 網絡行為的識別與分類
10 1 6 網絡行為的全域預測
10 1 7 網絡行為的自動測試
10 1 8 網絡行為的模擬推演
10 2 大規模分散式網絡：走向縱深發展的戰術場景網
10 3 網絡感知與認知：走向大規模自適應智能化
10 3 1 面向深度和廣度全景感知的網絡探測與表示
10 3 2 面向動態實時網絡的智能建模與分析
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