数据挖掘在通信网络优化中的应用研究
| 摘要 | 第4-5页 |
| abstract | 第5页 |
| 第一章 绪论 | 第8-13页 |
| 1.1 研究的背景及意义 | 第8-9页 |
| 1.2 国内外的研究现状及发展趋势 | 第9-10页 |
| 1.3 研究的目的、内容及思路 | 第10-11页 |
| 1.3.1 研究目的 | 第10-11页 |
| 1.3.2 研究内容及思路 | 第11页 |
| 1.4 文章结构安排 | 第11-13页 |
| 第二章 相关背景知识介绍 | 第13-27页 |
| 2.1 移动通信网及其KPI简介 | 第13-15页 |
| 2.1.1 移动通信网 | 第13-14页 |
| 2.1.2 移动通讯网KPI简介 | 第14-15页 |
| 2.2 数据挖掘相关知识 | 第15-17页 |
| 2.2.1 数据挖掘过程 | 第15-16页 |
| 2.2.2 涉及的数据挖掘内容 | 第16-17页 |
| 2.3 异常点分析 | 第17-21页 |
| 2.3.1 异常点的定义及产生原因 | 第17-18页 |
| 2.3.2 异常点挖掘方法 | 第18-21页 |
| 2.4 聚类分析 | 第21-26页 |
| 2.4.1 数据结构 | 第22-23页 |
| 2.4.2 收敛准则 | 第23-24页 |
| 2.4.3 聚类分析方法 | 第24-26页 |
| 2.5 本章小结 | 第26-27页 |
| 第三章 LOF异常点检测算法研究 | 第27-36页 |
| 3.1 LOF异常点检测算法 | 第27-29页 |
| 3.2 LOF相关改进算法分析 | 第29-30页 |
| 3.3 改进的LOF算法 | 第30-32页 |
| 3.4 实验仿真 | 第32-35页 |
| 3.5 本章小结 | 第35-36页 |
| 第四章K-means聚类算法研究 | 第36-45页 |
| 4.1 K-means聚类算法 | 第36-38页 |
| 4.1.1 K-means算法原理与步骤 | 第36-38页 |
| 4.1.2 K-means算法优缺点分析 | 第38页 |
| 4.2 K-means相关改进算法研究 | 第38-40页 |
| 4.3 改进的动态分配聚类中心算法 | 第40-42页 |
| 4.4 实验仿真 | 第42-44页 |
| 4.5 本章小结 | 第44-45页 |
| 第五章 通信网络数据应用分析 | 第45-57页 |
| 5.1 通信网络数据介绍 | 第45页 |
| 5.2 数据预处理 | 第45-47页 |
| 5.3 通信网络数据异常点挖掘 | 第47-48页 |
| 5.4 通信网络数据聚类分析 | 第48-50页 |
| 5.5 通信网络数据特征分析 | 第50-56页 |
| 5.5.1 整体数据分布 | 第50-53页 |
| 5.5.2 网络裕度分析 | 第53-55页 |
| 5.5.3 网络优化方案 | 第55-56页 |
| 5.6 本章小结 | 第56-57页 |
| 第六章 总结与展望 | 第57-59页 |
| 6.1 研究工作总结 | 第57-58页 |
| 6.2 未来工作展望 | 第58-59页 |
| 参考文献 | 第59-61页 |
| 附录 攻读硕士学位期间撰写的论文 | 第61-62页 |
| 致谢 | 第62页 |
