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互联网用户行为采集与分析系统的设计与实现

摘要第5-6页
Abstract第6-7页
第1章 绪论第11-17页
    1.1 研究背景第11-13页
    1.2 研究目的与意义第13-14页
    1.3 研究内容和实现目标第14-15页
    1.4 论文组织结构第15-16页
    1.5 本章小结第16-17页
第2章 相关理论和技术概况第17-29页
    2.1 数据挖掘第17-18页
        2.1.1 数据挖掘的基本概念第17页
        2.1.2 数据挖掘的主要功能第17-18页
    2.2 Web挖掘第18-20页
        2.2.1 Web挖掘基本概念第18-19页
        2.2.2 Web日志挖掘基本概念第19页
        2.2.3 Web日志挖掘的目的第19-20页
        2.2.4 Web日志挖掘的过程第20页
    2.3 数据预处理第20-22页
        2.3.1 数据预处理的必要性第20-21页
        2.3.2 数据预处理的方法第21页
        2.3.3 Web日志的预处理第21-22页
    2.4 互联网用户行为分析第22-23页
        2.4.1 互联网用户行为分析的基本概念第22页
        2.4.2 互联网用户行为分析的分类第22-23页
    2.5 数据仓库技术第23-26页
        2.5.1 数据仓库的基本概念第23页
        2.5.2 数据仓库的体系结构第23-24页
        2.5.3 数据仓库建模和应用第24-25页
        2.5.4 数据仓库下的ETL第25-26页
    2.6 Storm流处理技术第26-28页
        2.6.1 实时计算第26页
        2.6.2 Storm基本概念第26页
        2.6.3 Storm基础对象第26-27页
        2.6.4 Storm数据流模型第27-28页
        2.6.5 Storm特点第28页
    2.7 本章小结第28-29页
第3章 总体设计第29-37页
    3.1 需求分析第29-31页
        3.1.1 问题分析第30-31页
        3.1.2 系统的设计目标第31页
    3.2 系统总体设计第31-34页
        3.2.1 系统整体架构设计第31-32页
        3.2.2 系统子模块设计第32-34页
    3.3 本章小结第34-37页
第4章 离线分析子系统设计与实现第37-61页
    4.1 离线分析整体架构第37页
    4.2 埋点日志数据仓库建模第37-47页
        4.2.1 埋点日志数据仓库详细设计第41-44页
        4.2.2 部分表结构设计第44-47页
    4.3 数据仓库的ETL设计第47-51页
        4.3.1 ETL转换设计第47-48页
        4.3.2 ETL数据处理设计第48-49页
        4.3.3 ETL过程设计第49-50页
        4.3.4 任务调度设计第50-51页
    4.4 离线分析子系统实现第51-59页
        4.4.1 数据采集模块的实现第51-53页
        4.4.2 数据处理模块的实现第53-57页
        4.4.3 数据展现模块的实现第57-59页
    4.5 本章小结第59-61页
第5章 实时分析子系统设计与实现第61-81页
    5.1 实时分析整体架构第61-62页
    5.2 Storm集群搭建第62-63页
    5.3 实时分析详细设计第63-65页
        5.3.1 数据收集模块设计第63页
        5.3.2 数据接入模块设计第63-64页
        5.3.3 数据处理模块设计第64-65页
        5.3.4 数据展现模块设计第65页
    5.4 拓扑设计第65-70页
        5.4.1 实现目标第65页
        5.4.2 算法设计第65-70页
    5.5 实时分析子系统实现第70-79页
        5.5.1 集群架设第70-76页
        5.5.2 实现流程第76-77页
        5.5.3 实时结果展现第77-79页
    5.6 本章小结第79-81页
第6章 总结和展望第81-83页
    6.1 总结第81页
    6.2 展望第81-83页
参考文献第83-87页
致谢第87页

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