互联网大数据挖掘与分类

作者：  程光，周爱平，吴桦　著

出版社：东南大学出版社 2015年12月

简介：　　近年来，互联网的快速发展、新应用的不断出现 、网络带宽的不断提高和网络数据流的急剧增加给互 联网数据分析研究带来了技术挑战，互联网数据挖掘 和分类对于网络计费、流量工程、网络安全等领域具 有广泛应用价值。程光、周爱平、吴桦*的《互联网 大数据挖掘与分类》主要针对互联网大数据挖掘与分 类问题，系统介绍了作者在互联网数据分析处理方面 的理论及实践的研究成果，主要介绍两个互联网大数 据的挖掘和分类平台：基于hadoop集群网络被动测量 数据分析平台和基于覆盖网的主动测量网络故障诊断 平台，同时本书分别探讨了基于这两个平台的超点抽 样检测方法、并行长持续时间流检测方法、面向 MapReduce的大流识别方法、基于信息熵灵敏度的异 常检测方法、HTTP流量的页面关联、网络流的分类方 法等六个方面的互联网大数据挖掘和分类问题。本书 的内容对深入研究互联网数据测量和分析方法具有重 要的借鉴意义，为网络安全和网络管理，特别是校园 网的管理提供了参考。本书可供计算机科学、信息科 学、网络工程及流量工程等学科的科研人员、大学教 师和相关专业的研究生和本科生，以及从事计算机网 络管理领域、网络工程及网络安全保护的技术人员阅 读参考。