| 摘要 | 第5-7页 |
| ABSTRACT | 第7-8页 |
| 第1章 绪论 | 第12-19页 |
| 1.1 研究背景与意义 | 第12-13页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第13-17页 |
| 1.2.1 iData研究现状 | 第13-15页 |
| 1.2.2 通讯套餐推荐研究现状 | 第15-16页 |
| 1.2.3 时间序列预测方法的研究现状 | 第16-17页 |
| 1.3 研究目标和研究内容 | 第17-18页 |
| 1.4 论文组织与结构 | 第18页 |
| 1.5 本章小结 | 第18-19页 |
| 第2章 相关理论与技术 | 第19-31页 |
| 2.1 iData基础知识 | 第19-20页 |
| 2.1.1 iData概述 | 第19-20页 |
| 2.1.2 iData特点 | 第20页 |
| 2.1.3 iData与大数据区别 | 第20页 |
| 2.2 时间序列分析的理论 | 第20-30页 |
| 2.2.1 时间序列的定义 | 第20-21页 |
| 2.2.2 时间序列的平稳性 | 第21-23页 |
| 2.2.3 纯随机时间序列及其检验 | 第23-25页 |
| 2.2.4 滞后因子与差分运算 | 第25-26页 |
| 2.2.5 常用的时间序列模型 | 第26-30页 |
| 2.3 本章小结 | 第30-31页 |
| 第3章 手机资费套餐推荐算法 | 第31-46页 |
| 3.1 手机资费套餐推荐流程 | 第31-33页 |
| 3.2 基于改进Astrom算法的账单因素预测 | 第33-41页 |
| 3.2.1 账单因素预测模型建立 | 第34-39页 |
| 3.2.2 基于Astrom算法的账单因素预测算法及其改进 | 第39-41页 |
| 3.3 基于账单因素预测的手机资费套餐推荐算法 | 第41-45页 |
| 3.3.1 手机月话费计算公式 | 第41-42页 |
| 3.3.2 固定套餐推荐算法 | 第42-43页 |
| 3.3.3 自选套餐参数择优算法 | 第43-45页 |
| 3.4 本章小结 | 第45-46页 |
| 第4章 手机资费套餐推荐算法实现及验证 | 第46-66页 |
| 4.1 手机资费套餐推荐算法实现 | 第46-52页 |
| 4.1.1 基于改进Astrom算法的账单因素预测方法实现 | 第46-49页 |
| 4.1.2 手机资费套餐推荐算法实现 | 第49-51页 |
| 4.1.3 自选套餐参数择优算法实现 | 第51-52页 |
| 4.2 案例分析与实验验证 | 第52-65页 |
| 4.2.1 手机账单因素预测实验 | 第52-62页 |
| 4.2.2 手机资费套餐推荐 | 第62-65页 |
| 4.3 本章小结 | 第65-66页 |
| 第5章 手机资费套餐推荐系统设计与实现 | 第66-81页 |
| 5.1 功能描述 | 第66-67页 |
| 5.2 数据库设计 | 第67-69页 |
| 5.3 类图设计 | 第69-70页 |
| 5.4 功能实现 | 第70-78页 |
| 5.4.1 更改套餐 | 第70-72页 |
| 5.4.2 历史话费查询 | 第72-73页 |
| 5.4.3 套餐查询 | 第73页 |
| 5.4.4 手机因素预测 | 第73-76页 |
| 5.4.5 手机话费预测 | 第76页 |
| 5.4.6 套餐推荐 | 第76-78页 |
| 5.5 系统应用 | 第78-80页 |
| 5.6 本章小结 | 第80-81页 |
| 第6章 总结与展望 | 第81-83页 |
| 6.1 论文总结 | 第81页 |
| 6.2 下一步研究工作 | 第81-83页 |
| 参考文献 | 第83-87页 |
| 附录A 50名用户的因素预测结果 | 第87-96页 |
| 攻读学位期间公开发表论文 | 第96-97页 |
| 致谢 | 第97页 |