| 摘要 | 第5-6页 |
| ABSTRACT | 第6-7页 |
| 第一章 绪论 | 第10-18页 |
| 1.1 研究背景 | 第10-14页 |
| 1.1.1 网络优化 | 第11-12页 |
| 1.1.2 数据集成 | 第12页 |
| 1.1.3 时空大数据存储与查询 | 第12-13页 |
| 1.1.4 业务感知评估体系 | 第13-14页 |
| 1.2 研究内容 | 第14-15页 |
| 1.2.1 面向网络优化的数据处理和存储平台 | 第14-15页 |
| 1.2.2 面向网络优化的分析与挖掘 | 第15页 |
| 1.3 研究成果及意义 | 第15-16页 |
| 1.4 论文组织结构 | 第16-18页 |
| 第二章 基于运营商数据的研究及其相关技术 | 第18-24页 |
| 2.1 分布式数据处理平台的发展 | 第18-19页 |
| 2.2 时空大数据存储与查询 | 第19-21页 |
| 2.3 业务感知评估模型 | 第21-22页 |
| 2.4 质差分析 | 第22-23页 |
| 2.5 本章小结 | 第23-24页 |
| 第三章 面向网络优化的大数据存储和处理框架设计及实现 | 第24-40页 |
| 3.1 需求分析及框架介绍 | 第24-26页 |
| 3.2 数据存储层 | 第26-28页 |
| 3.2.1 HDFS | 第26页 |
| 3.2.2 HBase | 第26-27页 |
| 3.2.3 MongoDB | 第27-28页 |
| 3.3 数据计算层 | 第28-37页 |
| 3.3.1 关键技术介绍 | 第28-30页 |
| 3.3.2 基于Spark的数据集成框架 | 第30-34页 |
| 3.3.3 基于MapReduce的业务计算框架 | 第34-35页 |
| 3.3.4 基于脚本的任务监控 | 第35-37页 |
| 3.4 应用层 | 第37-39页 |
| 3.4.1 面向网络优化的质差分析 | 第38页 |
| 3.4.2 面向用户行为的用户画像 | 第38-39页 |
| 3.5 本章小结 | 第39-40页 |
| 第四章 面向运营商数据的HBASE时空索引 | 第40-52页 |
| 4.1 需求分析 | 第40页 |
| 4.2 基于HBASE的索引构造 | 第40-44页 |
| 4.2.1 时间维度索引 | 第41-42页 |
| 4.2.2 空间维度索引 | 第42-43页 |
| 4.2.3 主键索引结构设计 | 第43-44页 |
| 4.3 实现方案 | 第44-49页 |
| 4.3.1 数据存储 | 第44-45页 |
| 4.3.2 时空数据查询 | 第45-49页 |
| 4.4 实验测试及结果 | 第49-51页 |
| 4.4.1 实验环境 | 第49-50页 |
| 4.4.2 时空范围查询测试 | 第50-51页 |
| 4.5 本章小结 | 第51-52页 |
| 第五章 面向网络优化的应用与分析 | 第52-64页 |
| 5.1 基于框架的应用与分析 | 第52-54页 |
| 5.2 业务感知评估 | 第54-57页 |
| 5.2.1 感知评估模型 | 第55-56页 |
| 5.2.2 基于业务计算框架的感知计算和特征提取 | 第56-57页 |
| 5.3 基于框架的网络监控 | 第57-58页 |
| 5.3.1 用户级别监控 | 第57-58页 |
| 5.3.2 基站级别监控 | 第58页 |
| 5.4 基站质差定位 | 第58-63页 |
| 5.4.1 网络质差 | 第59-60页 |
| 5.4.2 频繁项集挖掘 | 第60-61页 |
| 5.4.3 实验结果分析 | 第61-63页 |
| 5.5 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66-72页 |
| 附录 | 第72-82页 |
| 附录1 MR数据字段及意义说明 | 第72-73页 |
| 附录2 S1-U数据字段及意义说明 | 第73-78页 |
| 附录3 S1-MME数据字段及意义说明 | 第78-80页 |
| 附录4 缩略语表 | 第80-82页 |
| 致谢 | 第82-84页 |
| 攻读学位期间发表的学术论文目录 | 第84页 |