| 摘要 | 第4-5页 |
| ABSTRACT | 第5-6页 |
| 第一章 绪论 | 第12-20页 |
| 1.1 研究背景 | 第12-14页 |
| 1.1.1 复杂网络理论的兴起 | 第12页 |
| 1.1.2 移动通信网络用户关系及行为分析 | 第12-14页 |
| 1.2 问题的提出及研究意义 | 第14-16页 |
| 1.2.1 问题的提出 | 第14-15页 |
| 1.2.2 研究的意义 | 第15-16页 |
| 1.3 国内外研究现状 | 第16-18页 |
| 1.3.1 群体发现技术的研究现状 | 第16-17页 |
| 1.3.2 网络用户行为分析的研究现状 | 第17-18页 |
| 1.4 论文研究内容 | 第18-19页 |
| 1.5 论文组织结构 | 第19-20页 |
| 第二章 网络用户群体发现及行为分析理论研究 | 第20-30页 |
| 2.1 网络用户群体发现理论研究 | 第20-25页 |
| 2.1.1 网络拓扑结构分析 | 第20页 |
| 2.1.2 网络结构度量指标 | 第20-22页 |
| 2.1.3 网络用户群体发现方法 | 第22-25页 |
| 2.2 网络用户行为分析理论研究 | 第25-28页 |
| 2.2.1 网络用户行为的概念与分类 | 第25-26页 |
| 2.2.2 网络用户行为特性的选择与表示 | 第26-27页 |
| 2.2.3 网络用户异常行为分析方法 | 第27-28页 |
| 2.3 本章小结 | 第28-30页 |
| 第三章 基于相似性聚类的移动通信网特定群体发现算法 | 第30-42页 |
| 3.1 引言 | 第30页 |
| 3.2 通信距离相似性度量 | 第30-31页 |
| 3.3 位置规律相似性度量 | 第31-35页 |
| 3.3.1 序列模式挖掘 | 第32页 |
| 3.3.2 位置规律挖掘算法 | 第32-34页 |
| 3.3.3 位置规律相似性度量标准 | 第34-35页 |
| 3.4 基于相似性聚类的群体发现 | 第35-37页 |
| 3.4.1 相似性度量 | 第36页 |
| 3.4.2 基于分裂聚类的群体发现算法 | 第36-37页 |
| 3.5 仿真与结果分析 | 第37-40页 |
| 3.5.1 实验数据描述 | 第37页 |
| 3.5.2 实验结果分析 | 第37-40页 |
| 3.6 本章小结 | 第40-42页 |
| 第四章 基于位置轨迹关联的异常用户深度关系挖掘算法 | 第42-52页 |
| 4.1 引言 | 第42页 |
| 4.2 异常位置轨迹度量标准 | 第42-46页 |
| 4.2.1 用户位置轨迹序列规律建模 | 第42-43页 |
| 4.2.2 位置轨迹序列中单点位置异常的度量 | 第43-45页 |
| 4.2.3 基于时间窗的艾伦逻辑轨迹异常度量 | 第45-46页 |
| 4.3 基于异常轨迹用户的群体关联用户挖掘算法 | 第46-49页 |
| 4.3.1 算法思想 | 第46页 |
| 4.3.2 算法描述 | 第46-49页 |
| 4.4 仿真与结果分析 | 第49-51页 |
| 4.4.1 实验数据描述 | 第49页 |
| 4.4.2 实验结果分析 | 第49-51页 |
| 4.5 本章小结 | 第51-52页 |
| 第五章 基于模糊 c 均值聚类的特定群体异常行为挖掘 | 第52-62页 |
| 5.1 引言 | 第52页 |
| 5.2 通信行为特征子群划分 | 第52-54页 |
| 5.2.1 通信行为特征度量 | 第52-53页 |
| 5.2.2 基于模糊 c 均值聚类的子群体划分 | 第53-54页 |
| 5.3 基于通信特征子群的异常行为挖掘 | 第54-57页 |
| 5.3.1 群体异常行为度量方法 | 第55-56页 |
| 5.3.2 群体异常行为特征挖掘算法 | 第56-57页 |
| 5.4 仿真与结果分析 | 第57-60页 |
| 5.4.1 实验数据描述 | 第57页 |
| 5.4.2 实验结果分析 | 第57-60页 |
| 5.5 本章小结 | 第60-62页 |
| 第六章 结束语 | 第62-64页 |
| 6.1 结论 | 第62页 |
| 6.2 本文的主要创新点 | 第62-63页 |
| 6.3 下一步的研究工作展望 | 第63-64页 |
| 致谢 | 第64-66页 |
| 参考文献 | 第66-70页 |
| 作者简历 攻读硕士学位期间完成的主要工作 | 第70页 |
