| 摘要 | 第4-5页 |
| ABSTRACT | 第5-6页 |
| 第一章 绪论 | 第10-13页 |
| 1.1 课题背景 | 第10-11页 |
| 1.2 研究意义 | 第11页 |
| 1.3 研究现状 | 第11-12页 |
| 1.4 论文结构 | 第12-13页 |
| 第二章 移动互联网用户行为分析和数据挖掘 | 第13-17页 |
| 2.1 移动互联网用户行为的特点 | 第13页 |
| 2.2 移动互联网用户行为分析的内容和方法 | 第13-14页 |
| 2.3 数据挖掘在移动互联网用户行为分析中的运用 | 第14-16页 |
| 2.3.1 数据挖掘概述 | 第14-15页 |
| 2.3.2 数据挖掘的方法和步骤 | 第15-16页 |
| 2.4 本章小结 | 第16-17页 |
| 第三章 基于云计算的海量用户行为数据分析 | 第17-24页 |
| 3.1 海量数据的处理难点 | 第17页 |
| 3.2 HADOOP技术介绍 | 第17-21页 |
| 3.2.1 HADOOP概述 | 第17-18页 |
| 3.2.2 MAPREDUCE编程模型 | 第18-19页 |
| 3.2.3 HADOOP分布式文件系统 | 第19-20页 |
| 3.2.4 MAPREDUCE应用开发流程 | 第20-21页 |
| 3.3 基于HADOOP的海量用户行为数据分析系统 | 第21-23页 |
| 3.3.1 数据采集过程 | 第21-22页 |
| 3.3.2 数据的预处理 | 第22页 |
| 3.3.3 分析系统结构框架 | 第22-23页 |
| 3.4 本章小结 | 第23-24页 |
| 第四章 用户访问服务器模式挖掘 | 第24-35页 |
| 4.1 用户访问服务器IP地址的数量统计 | 第24-27页 |
| 4.1.1 所使用的数据来源和描述 | 第24页 |
| 4.1.2 用户访问服务器IP地址的数量统计 | 第24-26页 |
| 4.1.3 单IP地址用户 | 第26-27页 |
| 4.2 服务器IP地址的用户数统计 | 第27-30页 |
| 4.2.1 服务器IP地址的用户数统计 | 第27-28页 |
| 4.2.2 单用户IP地址 | 第28-30页 |
| 4.3 用户与服务器IP地址的简单分组 | 第30-33页 |
| 4.3.1 用户的简单分组 | 第30页 |
| 4.3.2 服务器IP地址的简单分组 | 第30-31页 |
| 4.3.3 根据用户访问服务器IP地址的分组 | 第31-33页 |
| 4.4 本章小结 | 第33-35页 |
| 第五章 用户流量与时空相关性分析 | 第35-43页 |
| 5.1 用户产生流量的统计分析 | 第35-36页 |
| 5.1.1 所使用的数据来源和描述 | 第35页 |
| 5.1.2 用户每天产生流量的统计分析 | 第35-36页 |
| 5.2 用户空间移动性与产生流量的关系 | 第36-39页 |
| 5.2.1 用户访问小区数统计 | 第36-37页 |
| 5.2.2 用户访问小区数与产生流量的关系分析 | 第37-39页 |
| 5.3 用户时间活跃度与产生流量的关系 | 第39-41页 |
| 5.3.1 用户的时间活跃度统计 | 第39-40页 |
| 5.3.2 用户的时间活跃度与产生流量的关系分析 | 第40-41页 |
| 5.4 本章小结 | 第41-43页 |
| 第六章 协同过滤算法研究与用户兴趣推荐系统 | 第43-67页 |
| 6.1 推荐系统介绍 | 第43-45页 |
| 6.1.1 什么是推荐系统 | 第43页 |
| 6.1.2 个性化推荐系统的应用 | 第43-45页 |
| 6.2 协同过滤算法介绍 | 第45-51页 |
| 6.2.1 基于用户 | 第46页 |
| 6.2.2 基于物品 | 第46页 |
| 6.2.3 基于用户与基于项目的比较 | 第46-47页 |
| 6.2.4 构建基于物品相似度矩阵 | 第47-50页 |
| 6.2.5 定义用户兴趣向量 | 第50页 |
| 6.2.6 矩阵相乘 | 第50-51页 |
| 6.3 MAHOUT介绍 | 第51-57页 |
| 6.3.1 MAHOUT简介 | 第51-52页 |
| 6.3.2 MAHOUT中协同过滤算法源码分析 | 第52-57页 |
| 6.4 用户兴趣推荐实验步骤 | 第57-65页 |
| 6.4.1 所使用的数据来源和描述 | 第57-58页 |
| 6.4.2 数据预处理 | 第58-61页 |
| 6.4.3 用户对物品评分值的计算 | 第61-62页 |
| 6.4.4 推荐结果分析 | 第62-65页 |
| 6.5 本章小结 | 第65-67页 |
| 第七章 总结和展望 | 第67-68页 |
| 参考文献 | 第68-70页 |
| 致谢 | 第70-71页 |
| 攻读学位期间发表的学术论文目录 | 第71页 |