基于无线探测的Wi-Fi用户行为的社会性分析
| 摘要 | 第4-5页 |
| ABSTRACT | 第5-6页 |
| 第一章 绪论 | 第9-14页 |
| 1.1 课题背景 | 第9-11页 |
| 1.1.1 无线网络与Wi-Fi的发展 | 第9-10页 |
| 1.1.2 无线探测在轨迹收集中的应用 | 第10页 |
| 1.1.3 无线探测与社交网络分析 | 第10-11页 |
| 1.2 研究目标与研究内容 | 第11-13页 |
| 1.3 论文结构 | 第13-14页 |
| 第二章 相关研究及技术介绍 | 第14-21页 |
| 2.1 移动轨迹收集 | 第14-16页 |
| 2.2 轨迹数据分析 | 第16-18页 |
| 2.2.1 统计性分析 | 第16-17页 |
| 2.2.2 数据挖掘分析 | 第17页 |
| 2.2.3 社交网络图分析 | 第17-18页 |
| 2.3 聚类算法 | 第18-20页 |
| 2.3.1 层次化聚类算法 | 第18-19页 |
| 2.3.2 划分式聚类算法 | 第19-20页 |
| 2.3.3 基于密度和网格的聚类算法 | 第20页 |
| 2.4 本章小结 | 第20-21页 |
| 第三章 基于无线探测的校园用户分析平台 | 第21-39页 |
| 3.1 无线数据分析平台硬件部署 | 第21-25页 |
| 3.1.1 数据采集方式 | 第22-23页 |
| 3.1.2 Wi-Fi探针部署 | 第23-24页 |
| 3.1.3 Wi-Fi探针工作原理 | 第24-25页 |
| 3.2 无线数据分析平台系统架构 | 第25-26页 |
| 3.3 无线数据分析平台数据处理设计 | 第26-33页 |
| 3.3.1 数据处理整体概述 | 第26-27页 |
| 3.3.2 数据读取 | 第27-28页 |
| 3.3.3 数据清洗 | 第28页 |
| 3.3.4 数据库设计 | 第28-30页 |
| 3.3.5 数据统计与分析 | 第30-31页 |
| 3.3.6 数据分析相关算法 | 第31-33页 |
| 3.4 无线数据分析平台数据可视化展示 | 第33-38页 |
| 3.5 本章小结 | 第38-39页 |
| 第四章 基于无线探测的用户社交关系挖掘 | 第39-53页 |
| 4.1 社交关系挖掘流程 | 第39-40页 |
| 4.2 数据集选择与对比 | 第40-41页 |
| 4.3 社交关联度指标 | 第41-45页 |
| 4.3.1 社交关系与相遇事件 | 第41-42页 |
| 4.3.2 基于相遇事件模型的社交关联度 | 第42-43页 |
| 4.3.3 无线探测中的社交关联度 | 第43-45页 |
| 4.4 用户聚类与分析 | 第45-47页 |
| 4.4.1 层次化聚类算法 | 第45-46页 |
| 4.4.2 聚类算法实现 | 第46-47页 |
| 4.5 聚类结果分析 | 第47-51页 |
| 4.5.1 社会关联度与聚类类簇分析 | 第47-49页 |
| 4.5.2 社交网络图分析 | 第49-51页 |
| 4.6 本章小结 | 第51-53页 |
| 第五章 总结与展望 | 第53-55页 |
| 5.1 论文工作总结 | 第53页 |
| 5.2 未来工作展望 | 第53-55页 |
| 参考文献 | 第55-60页 |
| 致谢 | 第60-61页 |
| 作者硕士期间发表的论文 | 第61页 |
