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面向终端的移动用户行为可视化分析

摘要第1-4页
Abstract第4-8页
第1章 引言第8-11页
   ·选题的依据和意义第8-9页
   ·论文工作的主要贡献第9页
   ·论文的结构安排第9-11页
第2章 相关技术综述第11-16页
   ·移动用户行为分析第11-13页
   ·可视化数据挖掘第13-16页
     ·数据挖掘第13页
     ·可视化数据挖掘第13-15页
     ·可视化数据挖掘技术的问题和发展趋势第15-16页
第3章 运用业务事件关联和数据可视化方法辅助移动用户行为分析第16-23页
   ·问题描述、解决方案和关键技术第16-18页
     ·问题描述第16-17页
     ·解决方案第17页
     ·关键技术和步骤第17-18页
   ·分地区终端发售行为捕捉第18-19页
     ·终端发售事件第18页
     ·终端销售事件的行为描述模型第18-19页
     ·终端发售事件中行为环节的关联分析第19页
   ·用户点击手机预制入.转化率提取模型第19-21页
   ·用户访问行为的可视化分析第21-23页
     ·用户行为数据可视化的基本方法第21页
     ·三维度用户行为数据可视化分析第21-23页
第4章 系统和功能模块设计第23-32页
   ·实验和工程背景第23-24页
   ·数据预处理和维度扩展第24-26页
   ·平台的设计与实现第26-29页
     ·系统总体架构第26页
     ·功能模块简介第26页
     ·开发与运行环境配置第26-27页
     ·主要函数接第27页
     ·数据挖掘模块Apriori算法函数接第27-28页
     ·界面设计第28-29页
   ·各功能模块的设计与实现第29-32页
     ·数据提取模块第29-30页
     ·数据分析模块第30-31页
     ·数据挖掘模块第31页
     ·终端表现分析模块第31-32页
第5章 实验设计、测试结果和分析第32-46页
   ·单维和多维数据可视化第32-36页
     ·用户访问记录的单维度属性可视化第32-34页
     ·用户访问行为分布的三维图像第34-36页
   ·数据挖掘模块测试与实验第36-40页
     ·测试目的和概要第36-37页
     ·测试数据准备第37页
     ·测试步骤第37页
     ·测试结果第37-39页
     ·Apriori算法的实际挖掘结果及分析第39-40页
   ·终端销售行为捕捉模块实验结果第40-41页
   ·用户点击预制入口转化率分省分终端提取模型第41-42页
     ·入口转化率提取功能的实现第41-42页
     ·模型的扩展第42页
   ·用户访问的终端PV/UV表现第42-46页
     ·PV/UV数值的定义和应用场景第42-43页
     ·UV计数的方法分类第43页
     ·单一终端的PV/UV数值提取实验第43-46页
第6章 结论与展望第46-47页
参考文献第47-49页
致谢第49-51页
个人简历、在学期间发表的学术论文与研究成果第51页

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