【摘 要】
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论文首先介绍了业务流设计的内容、基于ATM和IPv6的网络业务分类方法以及网络业务流分析技术,然后给出了作者参与制定的CAINONET子网级网络业务分类方法和一个业务流设计的原
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论文首先介绍了业务流设计的内容、基于ATM和IPv6的网络业务分类方法以及网络业务流分析技术,然后给出了作者参与制定的CAINONET子网级网络业务分类方法和一个业务流设计的原型系统--业务流测量与分析系统（TMAS）.将数据挖掘技术应用到网络业务流分析中是该文的重点之一.作者对Apriori算法和Apiori All算法进行了改造,提出了两种业务级的分析算法--时态路径约束关联规则挖掘算法（TPRAR）和路径约束序列模式挖掘算法（PRSP）.这两种算法在求候选频繁项集的同时也求出了其支持度,避免了为求支持度而进行的扫描数据库运算,提高了挖掘效率.运用这两种分析算法,通过分析已有业务的行为能够预测未来业务的行为.论文最后详细论述了作者所完成的TMAS系统中分析器的设计与实现,重点讨论了分析器的功能、开发环境、模块组成、以及分析器和其它实体的通信接口.
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