| 摘要 | 第3-4页 |
| abstract | 第4页 |
| 第一章 绪论 | 第8-13页 |
| 1.1 研究背景 | 第8-9页 |
| 1.2 研究目的与意义 | 第9页 |
| 1.3 国内外研究现状 | 第9-10页 |
| 1.4 主要研究内容 | 第10-11页 |
| 1.5 论文的组织结构 | 第11-12页 |
| 1.6 本章小结 | 第12-13页 |
| 第二章 勘探生产公司员工上网行为分析需求及相关技术 | 第13-19页 |
| 2.1 需求分析 | 第13-14页 |
| 2.2 系统功能需求 | 第14-16页 |
| 2.2.1 数据获取模块 | 第14页 |
| 2.2.2 数据预处理模块 | 第14页 |
| 2.2.3 数据存储模块 | 第14-15页 |
| 2.2.4 员工上网特征提取模块 | 第15页 |
| 2.2.5 员工上网行为分析分类器模块 | 第15-16页 |
| 2.2.6 数据可视化模块 | 第16页 |
| 2.3 行为分析方法 | 第16-18页 |
| 2.3.1 分析方法的分类 | 第16-17页 |
| 2.3.2 分析方法的过程 | 第17-18页 |
| 2.4 本章小结 | 第18-19页 |
| 第三章 勘探生产公司员工上网行为分析方法研究 | 第19-39页 |
| 3.1 大数据分析平台 | 第20-25页 |
| 3.1.1 HDFS分布式文件系统 | 第20-22页 |
| 3.1.2 MapReduce计算框架 | 第22-24页 |
| 3.1.3 Hive数据仓库 | 第24-25页 |
| 3.2 勘探生产公司门户信息提取 | 第25-26页 |
| 3.2.1 勘探生产公司门户页面划分 | 第25-26页 |
| 3.2.2 门户信息提取的搜索策略 | 第26页 |
| 3.3 勘探生产公司员工特征属性 | 第26-29页 |
| 3.3.1 员工访问页面属性 | 第28页 |
| 3.3.2 员工访问页面频率 | 第28-29页 |
| 3.3.3 员工访问页面时间 | 第29页 |
| 3.4 勘探生产公司员工特征属性提取 | 第29-31页 |
| 3.5 分类算法研究 | 第31-38页 |
| 3.5.1 决策树算法 | 第31-33页 |
| 3.5.2 支持向量机 | 第33-35页 |
| 3.5.3 贝叶斯分类 | 第35-36页 |
| 3.5.4 K最近邻算法 | 第36-37页 |
| 3.5.5 分类算法性能指标 | 第37页 |
| 3.5.6 分类算法准确率对比 | 第37-38页 |
| 3.6 本章小结 | 第38-39页 |
| 第四章 勘探生产公司员工上网行为分析系统设计 | 第39-53页 |
| 4.1 系统结构设计 | 第39-41页 |
| 4.2 分析系统的数据库设计 | 第41-43页 |
| 4.3 系统功能模块设计 | 第43-51页 |
| 4.3.1 数据获取模块设计 | 第43-46页 |
| 4.3.2 数据预处理模块设计 | 第46-47页 |
| 4.3.3 数据存储模块设计 | 第47-48页 |
| 4.3.4 员工上网行为特征提取模块设计 | 第48-50页 |
| 4.3.5 员工上网行为分类器模块设计 | 第50-51页 |
| 4.3.6 数据可视化模块设计 | 第51页 |
| 4.4 分析系统的执行过程 | 第51-52页 |
| 4.5 本章小结 | 第52-53页 |
| 第五章 勘探生产公司员工上网行为分析系统实现 | 第53-63页 |
| 5.1 系统环境说明 | 第53-55页 |
| 5.1.1 软硬件环境 | 第53页 |
| 5.1.2 集群环境搭建 | 第53-55页 |
| 5.2 系统功能实现 | 第55-62页 |
| 5.2.1 数据预处理模块实现 | 第55-57页 |
| 5.2.2 员工上网行为特征提取模块实现 | 第57-59页 |
| 5.2.3 员工上网行为分类器模块实现 | 第59-60页 |
| 5.2.4 数据可视化模块实现 | 第60-62页 |
| 5.3 系统运行结果与分析 | 第62页 |
| 5.4 本章小结 | 第62-63页 |
| 第六章 总结与展望 | 第63-65页 |
| 6.1 总结 | 第63页 |
| 6.2 展望 | 第63-65页 |
| 致谢 | 第65-66页 |
| 参考文献 | 第66-69页 |
| 攻读学位期间参加科研情况及获得的学术成果 | 第69-70页 |