中文摘要 | 第3-4页 |
Abstract | 第4-5页 |
第一章 绪论 | 第9-12页 |
1.1 课题背景及意义 | 第9-10页 |
1.2 本文内容安排 | 第10-12页 |
第二章 中国移动WLAN网络 | 第12-16页 |
2.1 中国移动WLAN网络结构 | 第12-13页 |
2.2 甘肃移动WLAN网络总体定位 | 第13页 |
2.3 甘肃移动WLAN网络规模 | 第13-16页 |
2.3.1 总体架构 | 第13-15页 |
2.3.2 网络建设规模 | 第15-16页 |
第三章 WLAN综合网管系统 | 第16-19页 |
3.1 WLAN综合网管的必要性 | 第16页 |
3.2 网元管理范围 | 第16-17页 |
3.3 WLAN综合网管与其他运维平台的关系 | 第17-19页 |
3.3.1 与数据网管 | 第17-18页 |
3.3.2 与BASS/VGOP系统 | 第18页 |
3.3.3 与统一认证计费(Radius)系统 | 第18页 |
3.3.4 与上网日志系统 | 第18页 |
3.3.5 与流控系统 | 第18页 |
3.3.6 与BOSS系统 | 第18-19页 |
第四章 WLAN综合网管基础功能 | 第19-23页 |
4.1 基础数据采集 | 第19-20页 |
4.1.1 采集功能 | 第19页 |
4.1.2 采集策略 | 第19页 |
4.1.3 采集方式 | 第19-20页 |
4.2 设备性能管理 | 第20页 |
4.3 设备告警管理 | 第20页 |
4.4 设备配置管理 | 第20页 |
4.5 网络拓扑管理 | 第20-21页 |
4.5.1 网络拓扑管理功能 | 第20-21页 |
4.5.2 网络拓扑图管理 | 第21页 |
4.6 全网资源管理功能 | 第21-22页 |
4.6.1 设备管理 | 第21页 |
4.6.2 热点管理 | 第21-22页 |
4.7 WLAN网络用户管理功能 | 第22-23页 |
4.7.1 在线用户信息采集 | 第22页 |
4.7.2 在线用户数的管理 | 第22页 |
4.7.3 用户信息统计和分析 | 第22页 |
4.7.4 用户帐号关联 | 第22-23页 |
第五章 基于用户行为分析的综合网管系统研究 | 第23-53页 |
5.1 大数据的定义及在电信运营商中的应用 | 第23-27页 |
5.1.1 大数据的定义 | 第23页 |
5.1.2 大数据处理关键技术 | 第23-25页 |
5.1.3 大数据对电信运营商的影响 | 第25-26页 |
5.1.4 电信运营商在大数据方面的优势 | 第26-27页 |
5.2 以大数据挖掘为基础构建WLAN用户行为分析平台 | 第27-42页 |
5.2.1 用户行为分析的意义 | 第28-29页 |
5.2.2 用户行为分析方法 | 第29-32页 |
5.2.3 用户行为分析内容 | 第32-40页 |
5.2.4 用户终端分析 | 第40-41页 |
5.2.5 建立用户行为特征库 | 第41页 |
5.2.6 WLAN潜在用户挖掘 | 第41-42页 |
5.3 系统设计及需求分析 | 第42-50页 |
5.3.1 系统功能架构 | 第42-43页 |
5.3.2 系统组网方案 | 第43-44页 |
5.3.3 软件系统的实现 | 第44-46页 |
5.3.4 大数据在网管系统中的应用 | 第46-48页 |
5.3.5 系统测试 | 第48-49页 |
5.3.6 网络带宽需求分析 | 第49-50页 |
5.4 WLAN综合网管助力四网协同建设 | 第50-52页 |
5.4.1 四网协同建设思路 | 第50-51页 |
5.4.2 深入用户行为分析,提升WLAN分流效果 | 第51-52页 |
5.5 系统效益评估 | 第52-53页 |
5.5.1 经济收益 | 第52页 |
5.5.2 运维收益 | 第52-53页 |
第六章 总结与展望 | 第53-55页 |
6.1 课题总结 | 第53页 |
6.2 对末来的展望 | 第53-55页 |
参考文献 | 第55-58页 |
致谢 | 第58页 |