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Web视频业务精细化分析关键技术研究与系统实现

摘要第5-6页
ABSTRACT第6-7页
第一章 绪论第11-14页
    1.1 研究背景第11-12页
    1.2 研究意义第12-13页
    1.3 论文结构第13-14页
第二章 网络视频业务相关技术介绍第14-21页
    2.1 网络视频分析数据来源及字段描述第14-16页
        2.1.1 用户行为及视频质量分析相关数据描述第14-15页
        2.1.2 网络视频流行等级分析数据来源及字段描述第15-16页
    2.2 网络视频播放流程第16页
    2.3 网络视频用户行为定义及识别第16-18页
        2.3.1 显式用户行为第17页
        2.3.2 隐式网站反馈第17-18页
        2.3.3 用户行为特征及识别第18页
    2.4 网络视频质量分析方法及事件表定义第18-20页
        2.4.1 网络视频质量分析基础步骤第18-19页
        2.4.2 事件表定义第19-20页
    2.5 本章小结第20-21页
第三章 网络视频质量分析第21-30页
    3.1 网络视频质量综述第21-22页
    3.2 视频服务质量指标设计第22-24页
        3.2.1 视频播放期间用户交互流程第22页
        3.2.2 视频质量指标设计第22-23页
        3.2.3 质量指标的意义第23-24页
    3.3 用户体验质量预测第24-28页
        3.3.1 预测方法介绍第24-25页
        3.3.2 指标分布情况分析第25-26页
        3.3.3 模型性能评估第26-28页
    3.4 本章小结第28-30页
第四章 网络视频用户行为分析第30-43页
    4.1 用户行为分析综述第30页
    4.2 网络视频用户流量分布特性第30-34页
        4.2.1 用户流量分布第30-31页
        4.2.2 用户消耗流量分布分析与建模第31-33页
        4.2.3 头部用户的确定第33-34页
    4.3 网络视频用户业务使用情况分析第34-36页
        4.3.1 观看视频数分析第34-35页
        4.3.2 使用天数分析第35-36页
    4.4 网络视频用户观看视频类别分析第36-42页
        4.4.1 用户观看视频类别数分析第37-38页
        4.4.2 用户兴趣值按时间分布情况分析第38-39页
        4.4.3 用户兴趣发现第39-42页
    4.5 本章小结第42-43页
第五章 网络视频流行等级分析第43-57页
    5.1 网络视频流行等级分析综述第43页
    5.2 流行等级定义及特征处理第43-46页
        5.2.1 网络视频流行等级定义第43-45页
        5.2.2 特征处理第45-46页
    5.3 特征流行性分析第46-51页
        5.3.1 视频类别分析第46-48页
        5.3.2 视频时长分析第48页
        5.3.3 专辑播放次数分析第48-49页
        5.3.4 视频历史播放量分析第49-50页
        5.3.5 标签情感值分析第50-51页
    5.4 视频流行度预测第51-56页
        5.4.1 预测方法介绍第51-52页
        5.4.2 评价指标介绍第52-54页
        5.4.3 模型性能评估第54-56页
    5.5 本章小结第56-57页
第六章 系统设计与实现第57-64页
    6.1 系统总体功能介绍第57-58页
    6.2 系统框架结构第58-61页
        6.2.1 基本结构第58-59页
        6.2.2 匹配模块事件生成第59页
        6.2.3 视频ID修复第59-60页
        6.2.4 事件处理第60-61页
    6.3 系统关键技术第61-63页
        6.3.1 Spark大数据处理工具第61页
        6.3.2 URL匹配第61-62页
        6.3.3 区间合并第62-63页
    6.4 本章小节第63-64页
第七章 总结与展望第64-65页
参考文献第65-67页
致谢第67-68页
攻读学位期间发表的学术论文目录第68页

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