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数字电视收视数据的统计与分析方法的研究

中文摘要第3-4页
Abstract第4-5页
第一章 绪论第9-13页
    1.1 概述第9页
    1.2 课题研究背景第9-10页
    1.3 国内外研究现状第10-11页
        1.3.1 数字电视收视调查分析国外研究现状第10页
        1.3.2 数字电视收视调查分析国内研究现状第10-11页
    1.4 课题来源及研究意义第11页
    1.5 论文的主要工作及组织框架第11-13页
第二章 收视分析相关概念与指标第13-18页
    2.1 收视指标的作用第13-14页
    2.2 收视指标介绍第14-17页
        2.2.1 收视指标体系第14-15页
        2.2.2 收视指标解释第15-17页
    2.3 本章小结第17-18页
第三章 收视数据统计系统原理与方案设计第18-24页
    3.1 系统的构成和原理第18-22页
        3.1.1 用户需求分析第18页
        3.1.2 系统性能分析第18-19页
        3.1.3 系统功能分析与结构第19-20页
        3.1.4 程序架构选择第20-22页
    3.2 系统开发平台第22-23页
        3.2.1 开发工具选择第22-23页
        3.2.2 系统数据库选择第23页
    3.3 本章小结第23-24页
第四章 收视数据统计系统功能性设计第24-46页
    4.1 系统关键技术第24-26页
        4.1.1 使用母版页构建整体风格第24-25页
        4.1.2 Session页面传值第25页
        4.1.3 iframe框架绘图工具第25-26页
        4.1.4 GDI绘图工具的使用第26页
    4.2 公共类的编写第26-28页
        4.2.1 Web.config文件配置第27页
        4.2.2 DB数据库操作类的编写第27页
        4.2.3 DVB数据分析操作类的编写第27-28页
        4.2.4 VOD数据分析操作类的编写第28页
    4.3 数据库设计第28-33页
        4.3.1 系统数据库设计原则第28-29页
        4.3.2 系统数据库设计第29-33页
    4.4 功能模块设计第33-38页
        4.4.1 系统登录注册模块第33-34页
        4.4.2 DVB频道时段分析模块第34-35页
        4.4.3 DVB频道节目分析模块第35-36页
        4.4.4 VOD点播分析模块第36-37页
        4.4.5 收视率预测模块第37页
        4.4.6 收视数据知识库模块第37-38页
    4.5 系统界面设计第38-45页
        4.5.1 UI设计原则第38页
        4.5.2 主要系统模块UI第38-45页
    4.6 本章小结第45-46页
第五章 收视数据预测分析与设计方案第46-60页
    5.1 数据挖掘预测算法介绍第46-48页
        5.1.1 数据挖掘概述第46-47页
        5.1.2 数据挖掘任务第47-48页
    5.2 预测分类算法第48-51页
        5.2.1 决策树分类算法第48-49页
        5.2.2 BP神经网络算法第49-51页
    5.3 收视数据预测模型的设计第51-59页
        5.3.1 收视预测因素选择第51-53页
        5.3.2 基于决策树收视数据预测模型设计第53-55页
        5.3.3 基于BP神经网络收视数据预测模型设计第55-59页
    5.4 本章小结第59-60页
第六章 收视数据统计系统测试及验证第60-71页
    6.1 测试平台搭建第60-64页
        6.1.1 收视数据模拟客户端设计第60-63页
        6.1.2 收视数据VOD点播客户端设计第63-64页
    6.2 系统功能性测试及结果分析第64-70页
        6.2.1 系统登录注册模块测试第64-65页
        6.2.2 DVB频道时段分析模块测试第65-66页
        6.2.3 DVB频道节目分析模块测试第66-67页
        6.2.4 VOD点播分析模块测试第67页
        6.2.5 收视数据预测模块验证及其测试第67-70页
    6.3 本章小结第70-71页
总结与展望第71-72页
参考文献第72-75页
致谢第75-76页
个人简历、在学期间的研究成果及发表的学术论文第76页

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