| 摘要 | 第5-6页 |
| ABSTRACT | 第6-7页 |
| 第一章 绪论 | 第10-14页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第10-12页 |
| 1.1.1 研究背景 | 第10-11页 |
| 1.1.2 研究意义 | 第11-12页 |
| 1.2 主要研究内容 | 第12-13页 |
| 1.3 论文组织结构 | 第13-14页 |
| 第二章 相关技术 | 第14-24页 |
| 2.1 相关基本概念 | 第14-16页 |
| 2.1.1 网络流概念 | 第14页 |
| 2.1.2 通联日志概念 | 第14-15页 |
| 2.1.3 用户行为概念 | 第15-16页 |
| 2.2 相关技术及研究现状 | 第16-23页 |
| 2.2.1 Hadoop相关技术介绍 | 第17-20页 |
| 2.2.2 网络地址标定相关技术及研究现状 | 第20-21页 |
| 2.2.3 用户行为分析相关技术及研究现状 | 第21-22页 |
| 2.2.4 服务器状态监测研究现状 | 第22-23页 |
| 2.3 本章小结 | 第23-24页 |
| 第三章 基于通联日志的用户行为分析系统的设计 | 第24-36页 |
| 3.1 系统的整体架构 | 第24页 |
| 3.2 网络地址标定模块设计 | 第24-27页 |
| 3.2.1 IP聚合 | 第25-26页 |
| 3.2.2 IP网络指标统计计算 | 第26页 |
| 3.2.3 网络地址属性标定计算 | 第26-27页 |
| 3.3 用户行为分析模块的设计 | 第27-30页 |
| 3.3.1 基于活跃时间分布的聚群分析模块的设计 | 第27-29页 |
| 3.3.2 用户业务使用偏好与时间关联分析模块的设计 | 第29-30页 |
| 3.4 服务器状态监测模块的设计 | 第30-32页 |
| 3.4.1 服务器聚合快照提取 | 第30-31页 |
| 3.4.2 服务器状态指标的提取 | 第31-32页 |
| 3.4.3 基于时间窗口的指标融合算法 | 第32页 |
| 3.5 数据存储模块的设计 | 第32-34页 |
| 3.5.1 网络地址标定模块的存储设计 | 第33-34页 |
| 3.5.2 用户行为分析模块的存储设计 | 第34页 |
| 3.5.3 服务器状态监测模块的存储设计 | 第34页 |
| 3.6 本章小结 | 第34-36页 |
| 第四章 基于通联日志的用户行为分析系统的实现 | 第36-52页 |
| 4.1 网络地址标定模块的实现 | 第36-41页 |
| 4.1.1 IP聚合 | 第36-39页 |
| 4.1.2 IP网络指标统计计算 | 第39-40页 |
| 4.1.3 属性标定计算 | 第40-41页 |
| 4.2 用户行为分析模块的实现 | 第41-46页 |
| 4.2.1 基于活跃时间分布的聚群分析模块的实现 | 第41-44页 |
| 4.2.2 用户业务使用偏好与时间关联分析模块的实现 | 第44-46页 |
| 4.3 服务器状态监测模块的实现 | 第46-51页 |
| 4.3.1 服务器聚合快照的提取 | 第46-47页 |
| 4.3.2 服务器状态指标的提取 | 第47-49页 |
| 4.3.3 服务器状态分析 | 第49-51页 |
| 4.4 本章小结 | 第51-52页 |
| 第五章 测试与结果分析 | 第52-66页 |
| 5.1 实验环境 | 第52-53页 |
| 5.2 系统各功能测试与结果分析 | 第53-64页 |
| 5.2.1 网络地址标定 | 第53-56页 |
| 5.2.2 用户行为分析 | 第56-59页 |
| 5.2.3 服务器状态监测 | 第59-64页 |
| 5.3 本章小结 | 第64-66页 |
| 第六章 总结与展望 | 第66-68页 |
| 6.1 工作总结 | 第66-67页 |
| 6.2 工作展望 | 第67-68页 |
| 参考文献 | 第68-70页 |
| 致谢 | 第70页 |