| 摘要 | 第4-5页 |
| ABSTRACT | 第5-6页 |
| 第一章 绪论 | 第9-11页 |
| 1.1 研究背景 | 第9-10页 |
| 1.2 论文结构 | 第10-11页 |
| 第二章 移动互联网终端识别与流量分析综述 | 第11-14页 |
| 2.1 移动互联网终端识别与分析的意义 | 第11页 |
| 2.2 移动互联网终端识别方法 | 第11-12页 |
| 2.3 移动互联网流量分析的内容 | 第12-14页 |
| 第三章 基于分布式的移动终端分析平台框架与技术 | 第14-24页 |
| 3.1 基于云计算的海量数据挖掘技术 | 第14-16页 |
| 3.2 分布式处理框架Hadoop介绍 | 第16-22页 |
| 3.2.1 Hadoop分布式文件系统HDFS | 第18-20页 |
| 3.2.2 MapReduce编程框架 | 第20-21页 |
| 3.2.3 MapReduce的特性—连接 | 第21-22页 |
| 3.3 基于Hadoop的分布式大数据分析系统 | 第22-24页 |
| 3.3.1 数据采集与预处理 | 第22页 |
| 3.3.2 分布式数据分析平台介绍 | 第22-24页 |
| 第四章 移动终端识别 | 第24-45页 |
| 4.1 手机型号识别 | 第24-37页 |
| 4.1.1 分词算法研究 | 第24-25页 |
| 4.1.2 UserAgent 分词规则 | 第25-26页 |
| 4.1.3 基于JacCard的手机型号识别流程设计 | 第26-34页 |
| 4.1.4 手机型号识别结果及评估 | 第34-37页 |
| 4.2 手机操作系统识别 | 第37-43页 |
| 4.2.1 操作系统与手机浏览器UA关键字提取 | 第37-39页 |
| 4.2.2 关键字检验 | 第39-41页 |
| 4.2.3 手机操作系统识别流程设计 | 第41-43页 |
| 4.3 手机终端信息库与循环识别 | 第43-45页 |
| 第五章 网络流量分析 | 第45-64页 |
| 5.1 基于手机操作系统的流量分析 | 第45-53页 |
| 5.1.1 数据说明 | 第45页 |
| 5.1.2 总流量分析 | 第45-47页 |
| 5.1.3 用户流量分析 | 第47-48页 |
| 5.1.4 大类业务用户数分析 | 第48-49页 |
| 5.1.5 用户使用大类业务流量分析 | 第49-50页 |
| 5.1.6 用户使用小类业务广泛度分析 | 第50-53页 |
| 5.2 基于手机型号的流量分析 | 第53-56页 |
| 5.2.1 数据说明 | 第53页 |
| 5.2.2 终端流量分布分析 | 第53-54页 |
| 5.2.3 终端型号流量分布分析 | 第54-55页 |
| 5.2.4 特定终端型号流量分析 | 第55-56页 |
| 5.3 移动互联网网络流量与ADSL网络流量对比分析 | 第56-64页 |
| 5.3.1 ADSL网络数据采集 | 第56页 |
| 5.3.2 ADSL网络数据总流量分析 | 第56-57页 |
| 5.3.3 ADSL网络数据业务流量占比分析 | 第57-59页 |
| 5.3.4 典型业务对总流量影响因子分析 | 第59-62页 |
| 5.3.5 移动互联网与ADSL网络流量特征对比分析 | 第62-64页 |
| 第六章 总结与展望 | 第64-65页 |
| 参考文献 | 第65-67页 |
| 致谢 | 第67-68页 |
| 攻读学位期间发表的学术论文目录 | 第68页 |
