聚类分析在移动通信用户行为分析中的研究与应用
| 摘要 | 第4-6页 |
| ABSTRACT | 第6-7页 |
| 目录 | 第8-11页 |
| CONTENTS | 第11-14页 |
| 第一章 绪论 | 第14-20页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第14-15页 |
| 1.2 国内外发展及现状 | 第15-17页 |
| 1.3 课题研究目标 | 第17-18页 |
| 1.4 课题研究内容 | 第18-19页 |
| 1.5 论文结构 | 第19-20页 |
| 第二章 相关理论与技术 | 第20-26页 |
| 2.1 聚类算法 | 第20-22页 |
| 2.1.1 聚类技术概述 | 第20-21页 |
| 2.1.2 常用的聚类方法 | 第21-22页 |
| 2.2 位置服务平台 | 第22-25页 |
| 2.2.1 GPS定位 | 第22-23页 |
| 2.2.2 基站定位 | 第23-24页 |
| 2.2.3 聚类在用户定位算法中的应用 | 第24-25页 |
| 2.3 小结 | 第25-26页 |
| 第三章 用户行为及其分析 | 第26-29页 |
| 3.1 基于通信数据的用户行为分析的常用方法 | 第26-28页 |
| 3.2 用户行为分析方法 | 第28页 |
| 3.3 小结 | 第28-29页 |
| 第四章 移动网络用户行为建模 | 第29-36页 |
| 4.1 体系结构 | 第29-30页 |
| 4.2 组件介绍 | 第30-32页 |
| 4.2.1 用户行为模块 | 第30-31页 |
| 4.2.2 用户行为数据存储方法 | 第31-32页 |
| 4.3 移动用户数据采集与预处理 | 第32-35页 |
| 4.3.1 数据采集 | 第32-34页 |
| 4.3.2 数据预处理 | 第34-35页 |
| 4.4 小结 | 第35-36页 |
| 第五章 基于模糊C均值聚类的用户行为分析 | 第36-51页 |
| 5.1 算法流程 | 第36-37页 |
| 5.2 模糊C均值聚类算法 | 第37-38页 |
| 5.3 用户通信行为指标 | 第38-40页 |
| 5.4 基于FCM算法的用户划分方法 | 第40-42页 |
| 5.5 用户行为与位置关联方法 | 第42-47页 |
| 5.5.1 区域信号指纹匹配方法 | 第42-43页 |
| 5.5.2 基于多基站的移动终端定位算法 | 第43-44页 |
| 5.5.3 影响定位精度的因素及基处理 | 第44-45页 |
| 5.5.4 计算终止条件 | 第45-46页 |
| 5.5.5 计算提速方法 | 第46页 |
| 5.5.6 主服务站确定 | 第46-47页 |
| 5.5.7 定位算法步骤 | 第47页 |
| 5.6 群聚现象 | 第47-49页 |
| 5.7 基于孤立点的用户行为分析 | 第49-50页 |
| 5.8 小结 | 第50-51页 |
| 第六章 实验结果及分析 | 第51-61页 |
| 6.1 定位算法实验分析 | 第51-56页 |
| 6.1.1 实验环境 | 第51页 |
| 6.1.2 数据集 | 第51-53页 |
| 6.1.3 实验结果 | 第53-55页 |
| 6.1.4 算法性能分析 | 第55-56页 |
| 6.2 用户行为实验分析 | 第56-60页 |
| 6.2.1 通信行为聚类 | 第56-58页 |
| 6.2.2 通信行为和移动性 | 第58-59页 |
| 6.2.3 对群聚现象的分析 | 第59-60页 |
| 6.3 小结 | 第60-61页 |
| 总结与展望 | 第61-63页 |
| 参考文献 | 第63-67页 |
| 攻读学位期间从事的科研项目及发表的论文 | 第67-69页 |
| 致谢 | 第69页 |
