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网络用户行为分析的若干问题研究

摘要第1-6页
ABSTRACT第6-12页
第一章 绪论第12-42页
   ·互联网业务发展现状第12-35页
     ·WEB业务第12-14页
     ·电子邮件业务第14-16页
     ·FTP业务第16-19页
     ·语音类业务第19-20页
     ·P2P下载第20-25页
     ·一般视频类业务第25-27页
     ·P2P流媒体第27-28页
     ·即时通讯类业务第28-31页
     ·网络游戏业务第31-33页
     ·无线互联网第33-35页
     ·互联网业务小结第35页
   ·互联网业务发展的挑战与机遇第35-37页
     ·网络信息安全问题第35页
     ·互联网新业务给监管部门带来挑战第35-36页
     ·互联网新业务给运营商运营维护带来挑战第36页
     ·新业务的不断发展给运营商带来机遇第36-37页
   ·研究意义第37-39页
     ·对于网络信息安全的意义第37-38页
     ·对于政府管理和舆情控制的意义第38页
     ·对于运营商方面管理和运营的意义第38-39页
   ·本文创新点第39-40页
   ·本文结构安排第40-42页
第二章 网络用户行为研究背景现状第42-54页
   ·网络用户行为的概念与分类第42-46页
     ·网络用户行为的概念和特点第42-44页
     ·网络用户行为的分类第44-46页
   ·网络用户行为特征的选择和表示第46-49页
   ·网络用户行为分析的方法第49-54页
     ·聚类分析第49页
     ·关联分析第49-50页
     ·决策树第50页
     ·神经网络第50-51页
     ·时序数据挖掘第51-54页
第三章 基于快速层次聚类算法的用户业务使用偏好分组第54-90页
   ·研究意义及背景第54页
   ·数据来源第54-55页
   ·采用方法的选择第55-60页
     ·算法选择依据第55-57页
     ·层次聚类算法第57-60页
   ·方法的改进第60-65页
     ·基于数据特点和熵对数据初步分组降低时间复杂度第60-61页
     ·基于数据特点一次减少多个单点簇降低时间复杂度第61页
     ·改进算法以及效果第61-65页
   ·每日聚类结果数据分析第65-72页
     ·结果的解释第65页
     ·结果举例第65-72页
   ·一月聚类结果数据分析第72-89页
     ·簇的再次汇聚分析第72-80页
     ·用户业务偏好模式的使用频度分析第80-82页
     ·用户业务偏好模式与在线时长和流量的关联分析第82-89页
 本章小结第89-90页
第四章 用户业务使用偏好随时间变化规律研究第90-110页
   ·研究意义以及背景第90-91页
   ·用户业务偏好变化随时间尺度变化的规律研究第91-102页
     ·数据来源第91页
     ·分析方法第91-94页
     ·数据分析第94-102页
   ·用户业务偏好变化随时间序列变化的规律研究第102-108页
     ·数据来源第102-103页
     ·分析方法第103-104页
     ·数据分析第104-108页
 本章小结第108-110页
第五章 基于非齐次泊松模型的用户上下线行为研究第110-135页
   ·研究意义及背景第110-111页
   ·齐次泊松过程与非齐次泊松过程第111-112页
     ·齐次泊松过程第111页
     ·非齐次泊松过程第111-112页
   ·分析的数据来源第112页
   ·使用非齐次泊松模型分析的原因第112-117页
     ·数据的直观感受第112-114页
     ·非齐次泊松过程的数据验证第114-117页
   ·问题的描述和假设第117-120页
   ·基于非齐次泊松过程用户上下线行为建模分析第120-129页
     ·用户上下线行为的非齐次泊松过程描述第120-121页
     ·用户上下线行为的一个重要假设的说明和验证第121-123页
     ·非齐次泊松过程用户上下线行为建模分析和理论验证第123-129页
   ·模型的数据验证第129-133页
     ·对用户一天内各个时刻上下线人数的验证第129-130页
     ·对不同用户组的上下线概率的描述第130-133页
 本章小结第133-135页
结束语:总结与展望第135-137页
参考文献第137-140页
附录:缩写词说明第140-143页
致谢第143-144页
攻读学位期间发表的学术论文目录第144页

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