| 摘要 | 第4-5页 |
| ABSTRACT | 第5-6页 |
| 第一章 绪论 | 第9-14页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第9-10页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第10-12页 |
| 1.2.1 云计算研究现状 | 第10-11页 |
| 1.2.2 云计算在电信公司的研究与应用现状 | 第11-12页 |
| 1.3 论文主要研究内容 | 第12-14页 |
| 第二章 云计算及其平台 | 第14-23页 |
| 2.1 概述 | 第14-15页 |
| 2.2 批处理云计算平台Hadoop | 第15-19页 |
| 2.2.1 Hadoop简介 | 第15页 |
| 2.2.2 分布式文件系统HDFS | 第15-17页 |
| 2.2.3 MapReduce模型 | 第17-19页 |
| 2.3 实时云计算平台Storm | 第19-22页 |
| 2.3.1 Storm简介 | 第19-20页 |
| 2.3.2 Storm实现的原理 | 第20-22页 |
| 2.4 本章小结 | 第22-23页 |
| 第三章 云计算在电信业务中的应用 | 第23-43页 |
| 3.1 引言 | 第23-24页 |
| 3.2 IaaS类产品及能力 | 第24-34页 |
| 3.3 PaaS类产品及能力 | 第34-38页 |
| 3.4 云服务类产品及能力 | 第38-40页 |
| 3.5 SaaS类产品及能力 | 第40-42页 |
| 3.6 本章小结 | 第42-43页 |
| 第四章 云计算在电信用户行为模式分析中的应用 | 第43-63页 |
| 4.1 Hadoop下的分布式系统聚类算法 | 第46-51页 |
| 4.2 支持向量机(SVM) | 第51-56页 |
| 4.2.1 线性分类 | 第51-54页 |
| 4.2.2 非线性分类 | 第54-55页 |
| 4.2.3 松弛变量 | 第55-56页 |
| 4.3 分布式套餐A预测算法及其实现 | 第56-59页 |
| 4.3.1 离线模式-Hadoop下的SVM训练阶段 | 第57-58页 |
| 4.3.2 在线模式-Storm下的SVM预测阶段 | 第58-59页 |
| 4.4 运行结果分析 | 第59-62页 |
| 4.5 本章小结 | 第62-63页 |
| 第五章 结论与展望 | 第63-65页 |
| 致谢 | 第65-66页 |
| 参考文献 | 第66-67页 |