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移动互联网流量采集系统优化与用户移动性分析

摘要第4-5页
ABSTRACT第5-6页
第一章 绪论第10-14页
    1.1 研究背景第10-11页
    1.2 研究意义第11-12页
    1.3 论文结构第12-14页
第二章 采集系统基础数据结构的性能分析第14-30页
    2.1 采集系统的结构第14-17页
        2.1.1 插件式报文采集部分的子模块第15-16页
        2.1.2 业务组件部分的子模块第16-17页
    2.2 进程间通信第17-20页
        2.2.1 管道第17-18页
        2.2.2 消息队列第18页
        2.2.3 共享内存区第18-19页
        2.2.4 进程间同步方式第19-20页
    2.3 共享内存池同步队列性能分析第20-24页
        2.3.1 共享内存池结构第20-21页
        2.3.2 同步队列结构第21-22页
        2.3.3 同步队列性能测试第22-24页
    2.4 内存池性能分析第24-27页
        2.4.1 共享内存池结构第25页
        2.4.2 分层内存池结构第25-26页
        2.4.3 内存池性能测试第26-27页
    2.5 本章小结第27-30页
第三章 采集系统流量分发算法的性能分析第30-42页
    3.1 流量分发背景介绍第30-31页
    3.2 流量分发系统第31-33页
        3.2.1 流量分发系统设计第31页
        3.2.2 流量分发算法第31-33页
    3.3 分发实验结果分析第33-41页
        3.3.1 单级分发实验第33-37页
        3.3.2 两级同分发算法实验第37-38页
        3.3.3 两级不同分发算法实验第38-40页
        3.3.4 分发算法性能实验第40-41页
    3.4 本章小结第41-42页
第四章 用户移动性分析第42-50页
    4.1 实验用数据第42-43页
    4.2 分布式处理框架Hadoop第43-45页
    4.3 移动性研究及相关应用方向第45-47页
        4.3.1 用户移动规律第45页
        4.3.2 数据移动特征第45-46页
        4.3.3 移动性分析的相关应用第46-47页
    4.4 实验数据移动特征分析第47-49页
        4.4.1 用户移动距离分布第47-48页
        4.4.2 用户回转半径分布第48页
        4.4.3 用户访问不同基站数目随时间变化的分布第48-49页
    4.5 本章小结第49-50页
第五章 移动性研究的应用第50-64页
    5.1 用户位置预测第50-60页
        5.1.1 Markov算法及相关实验第50-53页
        5.1.2 LZ-based算法及实验分析第53-56页
        5.1.3 改进Markov算法介绍及实验分析第56-59页
        5.1.4 分析路径规则程度与位置预测的关系第59-60页
    5.2 用户关系发现第60-63页
        5.2.1 常见用户相似度算法第60-62页
        5.2.2 实验分析第62-63页
    5.3 本章小结第63-64页
第六章 总结与展望第64-66页
参考文献第66-68页
致谢第68页

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