| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6-7页 |
| 目录 | 第8-10页 |
| 第1章 绪论 | 第10-16页 |
| 1.1 课题研究背景和意义 | 第10-11页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第11-13页 |
| 1.2.1 国内外移动流媒体研究现状 | 第11-12页 |
| 1.2.2 国内外用户兴趣分析研究现状 | 第12-13页 |
| 1.3 系统设计前景展望 | 第13-14页 |
| 1.4 本课题研究的主要内容 | 第14页 |
| 1.5 论文组织结构 | 第14-16页 |
| 第2章 相关主要技术介绍 | 第16-28页 |
| 2.1 流媒体代理服务器缓存技术 | 第16-19页 |
| 2.1.1 CDN网络结构 | 第16-17页 |
| 2.1.2 流媒体调度算法 | 第17-18页 |
| 2.1.3 代理服务器缓存策略 | 第18-19页 |
| 2.2 用户行为分析 | 第19-21页 |
| 2.3 数据挖掘 | 第21-22页 |
| 2.3.1 数据挖掘基本定义与主要算法 | 第21页 |
| 2.3.2 Web挖掘技术 | 第21-22页 |
| 2.4 关联规则——Apriori算法 | 第22-24页 |
| 2.5 移动平台技术 | 第24-26页 |
| 2.5.1 Android平台简介 | 第24-25页 |
| 2.5.2 Android系统架构 | 第25-26页 |
| 2.5.3 其他移动平台介绍 | 第26页 |
| 2.6 本章小结 | 第26-28页 |
| 第3章 基于补丁优先算法的流媒体代理服务器设计 | 第28-35页 |
| 3.1 补丁优先算法 | 第28页 |
| 3.2 代理服务器模型设计 | 第28-32页 |
| 3.2.1 流行度的定义 | 第29-30页 |
| 3.2.2 代理服务器缓存策略 | 第30-31页 |
| 3.2.3 反映VCR操作命令的用户请求 | 第31-32页 |
| 3.3 系统流程实现的具体过程 | 第32-34页 |
| 3.3.1 节目存储过程 | 第32-33页 |
| 3.3.2 节目调度过程 | 第33-34页 |
| 3.4 本章小结 | 第34-35页 |
| 第4章 基于用户行为和权重增量挖掘的推荐应用 | 第35-47页 |
| 4.1 推荐技术分析 | 第35-36页 |
| 4.2 用户行为分析及RFM模型应用 | 第36-37页 |
| 4.3 推荐系统设计 | 第37-46页 |
| 4.3.1 用户分组模块 | 第38-39页 |
| 4.3.2 用户文档模块 | 第39-40页 |
| 4.3.3 基于权重增量的Apriori算法的改进挖掘 | 第40-43页 |
| 4.3.4 用户相似类别聚集 | 第43-45页 |
| 4.3.5 协同过滤推荐模块 | 第45-46页 |
| 4.4 本章小结 | 第46-47页 |
| 第5章 系统集成与验证 | 第47-56页 |
| 5.1 实验环境搭建 | 第47页 |
| 5.2 实验设计方案 | 第47-50页 |
| 5.3 实验结果及评估 | 第50-55页 |
| 5.3.1 评价指标与方法 | 第50-51页 |
| 5.3.2 实验结果 | 第51-52页 |
| 5.3.3 实验结果分析 | 第52-55页 |
| 5.4 本章小结 | 第55-56页 |
| 结论 | 第56-58页 |
| 参考文献 | 第58-62页 |
| 攻读硕士学位期间发表的学术论文 | 第62-63页 |
| 致谢 | 第63页 |