个人云存储用户体验质量（QoE）评价研究
| 摘要 | 第5-7页 |
| ABSTRACT | 第7-8页 |
| 第一章 绪论 | 第14-23页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第14-17页 |
| 1.1.1 研究背景 | 第14-16页 |
| 1.1.2 研究意义 | 第16-17页 |
| 1.2 研究内容及技术路线 | 第17-21页 |
| 1.2.1 问题的提出与研究目的 | 第17-18页 |
| 1.2.3 研究内容 | 第18-20页 |
| 1.2.4 研究方法与技术路线 | 第20-21页 |
| 1.3 研究创新点 | 第21-23页 |
| 第二章 相关理论及文献综述 | 第23-34页 |
| 2.1 个人云存储研究现状 | 第23-27页 |
| 2.1.1 个人云存储发展现状 | 第23-25页 |
| 2.1.2 个人云存储理论研究现状 | 第25-27页 |
| 2.2 QoE相关理论及文献 | 第27-32页 |
| 2.2.1 QoE定义与影响因素 | 第27-29页 |
| 2.2.2 QoE量化与评价方法 | 第29-31页 |
| 2.2.3 个人云存储QoE评价研究 | 第31-32页 |
| 2.3 文本挖掘相关文献 | 第32页 |
| 2.4 文献述评 | 第32-34页 |
| 第三章 个人云存储用户QoE评价指标研究 | 第34-46页 |
| 3.1 个人云存储相关分析 | 第34-37页 |
| 3.1.1 个人云存储服务功能 | 第34-35页 |
| 3.1.2 个人云存储技术简述 | 第35-37页 |
| 3.2 个人云存储用户QoE指标体系构建 | 第37-44页 |
| 3.2.1 QoE影响因素归纳 | 第37-39页 |
| 3.2.2 指标体系的设计思路 | 第39-43页 |
| 3.2.3 评价指标体系的构建 | 第43-44页 |
| 3.3 本文QoE评价方法分析 | 第44-46页 |
| 第四章 云技术性能测量工具的设计与实现 | 第46-54页 |
| 4.1 云技术指标计算分析 | 第46-47页 |
| 4.2 测量工具模块设计与实现 | 第47-53页 |
| 4.2.1 测量技术概述 | 第47-48页 |
| 4.2.2 QoE_Measure模块设计 | 第48-51页 |
| 4.2.3 QoE_Measure模块实现 | 第51-53页 |
| 4.3 测量工具使用流程 | 第53-54页 |
| 第五章 云服务用户评论文本挖掘与分析 | 第54-65页 |
| 5.1 在线评论与用户体验 | 第54-56页 |
| 5.1.1 在线评论与用户体验 | 第54-55页 |
| 5.1.3 评论文本数据准备 | 第55-56页 |
| 5.2 LDA主题挖掘模型 | 第56-61页 |
| 5.2.1 主题模型 | 第56-59页 |
| 5.2.2 LDA模型概述 | 第59-61页 |
| 5.3 基于评论文本的用户QoE评价分析 | 第61-65页 |
| 5.3.1 文本挖掘分析思路 | 第61-63页 |
| 5.3.2 分析算法总框架 | 第63-65页 |
| 第六章 个人云存储用户QoE评价实例研究 | 第65-78页 |
| 6.1 云技术评价 | 第65-67页 |
| 6.1.1 测量准备 | 第65-66页 |
| 6.1.2 测量结果 | 第66-67页 |
| 6.2 云服务评价 | 第67-71页 |
| 6.2.1 评论文本整体统计 | 第67-68页 |
| 6.2.2 评论文本主题挖掘 | 第68-71页 |
| 6.3 QoE实例评价总结 | 第71-78页 |
| 6.3.1 三大平台评价结果比较 | 第71-74页 |
| 6.3.2 个人云存储QoE评价指标优化 | 第74-75页 |
| 6.3.3 个人云存储优化建议 | 第75-78页 |
| 第七章 结论与展望 | 第78-81页 |
| 7.1 主要结论 | 第78-80页 |
| 7.2 研究展望 | 第80-81页 |
| 致谢 | 第81-82页 |
| 参考文献 | 第82-87页 |
