基于手机用量分析的换机预测模型研究
| 摘要 | 第4-5页 |
| ABSTRACT | 第5-6页 |
| 第一章 绪论 | 第9-13页 |
| 1.1 研究背景 | 第9-10页 |
| 1.2 研究内容与主要工作 | 第10-11页 |
| 1.3 创新点 | 第11页 |
| 1.4 文章结构 | 第11-13页 |
| 第二章 相关工作 | 第13-18页 |
| 2.1 关于APP属性本身的研究现状 | 第13-14页 |
| 2.2 拓展与APP相关的商务智能服务的研究现状 | 第14-16页 |
| 2.3 时间序列数据的生存分析研究现状 | 第16-17页 |
| 2.4 本章小结 | 第17-18页 |
| 第三章 移动日志数据统计分析 | 第18-22页 |
| 3.1 移动日志记录的规模 | 第18-19页 |
| 3.2 日志数据统计特征 | 第19-21页 |
| 3.3 本章小结 | 第21-22页 |
| 第四章 数据建模及用户行为分析 | 第22-30页 |
| 4.1 数据建模方式 | 第22-23页 |
| 4.2 建模合理性验证 | 第23-25页 |
| 4.3 用户属性聚类研究 | 第25-29页 |
| 4.4 本章小结 | 第29-30页 |
| 第五章 预测模型构建及其预测结果 | 第30-39页 |
| 5.1 预备知识 | 第30-31页 |
| 5.2 基于分类结果和无监督启发式排序模型 | 第31-33页 |
| 5.2.1 分类器训练 | 第31页 |
| 5.2.2 无监督过滤排序算法 | 第31-33页 |
| 5.3 基于风险模型的生存分析预测模型构建 | 第33-36页 |
| 5.3.1 预测问题描述 | 第33-34页 |
| 5.3.2 模型构建 | 第34-35页 |
| 5.3.3 模型估计 | 第35-36页 |
| 5.4 实验结果 | 第36-38页 |
| 5.4.1 预测性能 | 第37页 |
| 5.4.2 协变量分析 | 第37-38页 |
| 5.5 本章小结 | 第38-39页 |
| 第六章 总结与展望 | 第39-41页 |
| 参考文献 | 第41-46页 |
| 攻读硕士期间发表的论文 | 第46-47页 |
| 致谢 | 第47页 |
