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移动通信网络中IP数据处理及用户行为分析

摘要第4-5页
ABSTRACT第5-6页
第一章 绪论第9-17页
    1.1 研究意义及应用背景第9-10页
    1.2 相关技术研究概述第10-13页
        1.2.1 数据预处理方法综述第10-11页
        1.2.2 复杂网络分析方法综述第11-12页
        1.2.3 数据挖掘分析方法综述第12-13页
    1.3 论文工作及结构安排第13-17页
        1.3.1 论文工作及研究内容第13-14页
        1.3.2 论文结构安排第14-17页
第二章 移动通信网络中IP数据预处理第17-33页
    2.1 引言第17页
    2.2 移动通信IP网络分布式数据预处理模型第17-20页
        2.2.1 移动通信网用户数据采集第17-18页
        2.2.2 移动通信网IP原始数据格式第18页
        2.2.3 移动通信IP网络分布式数据预处理模型建立第18-20页
    2.3 分布式数据输入方法与实现第20-26页
        2.3.1 移动通信IP数据特点与输入平台选取第21-22页
        2.3.2 移动通信IP数据输入模块实现第22-25页
        2.3.3 移动通信IP数据包处理与解析第25-26页
    2.4 移动通信IP数据分布式数据处理方法与实现第26-31页
        2.4.1 移动通信网IP数据预处理方法第26-28页
        2.4.2 移动通信网IP数据分布式数据预处理模块的实现第28-30页
        2.4.3 移动通信网IP数据形式转换与输出第30-31页
    2.5 本章小结第31-33页
第三章 移动通信IP用户行为网络模型的复杂网络分析第33-49页
    3.1 引言第33-34页
    3.2 移动通信IP网络模型构建第34-36页
    3.3 基于移动IP数据的网络拓扑性质分析第36-41页
        3.3.1 基于度的移动通信IP网络关键节点分析第36-38页
        3.3.2 基与复杂网络分析的移动通信IP网络统计性质第38-39页
        3.3.3 基于特征向量中心性的移动通信IP网络重要节点分析第39-41页
    3.4 基于移动IP数据的网络结构分析第41-46页
        3.4.1 标签传播在移动通信IP网络结构分解中的应用第41-42页
        3.4.2 移动通信IP网络标签传播算法分析结果第42-46页
    3.5 本章小结第46-49页
第四章 基于数据挖掘算法的移动通信IP网络行为分析第49-63页
    4.1 引言第49-50页
    4.2 基于聚类算法的用户行为划分第50-58页
        4.2.1 基于ACK和FIN的移动通信IP用户通信水平描述第50-51页
        4.2.2 通过初始类的划分方法以及类的融合分解进行移动网IP数据聚类第51-52页
        4.2.3 移动通信IP行为模型聚类分析第52-58页
    4.3 基于关联算法的移动通信IP用户行为分析第58-62页
        4.3.1 移动通信IP网络行为提取第58-59页
        4.3.2 针对网络中不同行为的Apriori关联算法调整第59-60页
        4.3.3 基于移动通信IP数据的关联算法分析第60-62页
    4.4 本章小节第62-63页
第五章 总结与展望第63-65页
    5.1 论文工作总结第63-64页
    5.2 论文进一步工作方向第64-65页
参考文献第65-69页
致谢第69-71页
攻读学位期间发表的学术论文目录第71页

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