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端到端互联网质量评估和异常分析的开题报告
一、研究背景和意义
随着互联网技术的快速发展和普及，越来越多的人们将其日常生活的很多方面与互联网联系在了一起。比如说，我们需要通过互联网进行学习、工作、购物、社交等等。在这样的背景下，互联网的质量和稳定性显得尤为重要，可以直接影响到人们的生产和生活。然而，在互联网的运行中，由于很多不可控因素的存在，如网络拥堵、环路、黑洞路由、DDos攻击等原因，往往会导致网络的质量和稳定性出现问题。若是这些问题不能及时解决，就可能直接影响到人们的正常使用。因此，端到端的互联网质量评估和异常分析显得非常必要和重要。
二、研究内容和方法
本研究的主要内容是端到端互联网质量评估和异常分析。具体研究内容包括以下两个方面：
1.系统构建
采用开源框架Elk（Elasticsearch、Logstash、Kibana）构建系统。其中，Elasticsearch是一个基于Lucene的搜索引擎，可以进行搜索、分析和存储；Logstash是一种开源数据收集引擎，可以将数据从不同的来源汇集起来；Kibana是一个数据可视化工具，可将存储在Elasticsearch中的数据进行搜索、分析和可视化。
2.算法设计
根据实际情况，设计一种有效的端到端互联网质量评估和异常分析算法。具体算法应该包括以下几个步骤：
（1）数据收集：通过具有代表性的测试数据和采样数据，对网络进行数据收集；
（2）数据预处理：对采集到的数据进行清洗、预处理，去除数据噪音；
（3）属性选取：对预处理后的数据，根据其特征进行属性选择；
（4）特征提取：基于挑选出来的属性，提取数据的特征，并对特征进行分类；
（5）异常检测：通过对特征进行分类，确定异常数据；
（6）评估结果可视化：对检测到的异常数据进行可视化展示，方便用户进行分析和判断。
三、研究进度安排
研究的进度计划如下：
1.第一阶段（2019年10月-2020年2月）：调研和技术准备。主要任务是调研互联网质量评估和异常分析算法研究进展以及相关工具的使用。
2.第二阶段（2020年3月-2020年6月）：系统设计。根据第一阶段的调研结果，设计端到端互联网质量评估和异常分析系统。
3.第三阶段（2020年7月-2020年10月）：算法实现。根据系统设计，实现有效的端到端互联网质量评估和异常分析算法，并进行测试和优化。
4.第四阶段（2020年11月-2021年1月）：论文撰写和答辩准备。完成论文的撰写和修改，并准备答辩。
四、预期成果
预期的成果有以下几点：
1.研究互联网质量评估和异常分析算法，对互联网质量进行端到端评估和分析，提高网络的质量和稳定性。
2.构建端到端互联网质量评估和异常分析系统，实现数据收集、预处理、特征提取、异常检测和结果可视化等功能。
3.设计有效的端到端互联网质量评估和异常分析算法，为实际网络应用提供实时保障和决策支持。
5.结论
本研究基于现有的互联网质量评估和异常分析技术，建立了一种端到端的互联网质量评估和异常分析系统，并实现了有效的算法来解决这一问题。预期的研究成果将为提升网络的质量和稳定性，促进网络的快速发展和应用提供重要的理论和实践依据。