| 摘要 | 第4-5页 |
| ABSTRACT | 第5-6页 |
| 图录 | 第9-10页 |
| 表录 | 第10-11页 |
| 第一章 绪论 | 第11-17页 |
| 1.1 课题研究背景及意义 | 第11页 |
| 1.2 课题相关概念及主要技术 | 第11-14页 |
| 1.2.1 社区结构及相关技术 | 第11-13页 |
| 1.2.2 用户行为分析模型及技术 | 第13-14页 |
| 1.3 本文研究思路与结构安排 | 第14-17页 |
| 1.3.1 课题研究思路与主要研究内容 | 第14-15页 |
| 1.3.2 拟解决的主要问题 | 第15页 |
| 1.3.3 文章结构安排 | 第15-17页 |
| 第二章 关键技术研究现状及分析 | 第17-27页 |
| 2.1 分类算法及其对比分析 | 第17-21页 |
| 2.1.1 决策树 | 第17-19页 |
| 2.1.2 支持向量机 | 第19-20页 |
| 2.1.3 贝叶斯网络 | 第20页 |
| 2.1.4 神经网络 | 第20-21页 |
| 2.1.5 算法性能对比分析 | 第21页 |
| 2.2 用户行为分析方法对比和研究现状分析 | 第21-23页 |
| 2.2.1 传统分析方法与社会网络分析方法的区别 | 第22页 |
| 2.2.2 社会网络分析方法研究现状 | 第22-23页 |
| 2.3 社区划分技术研究现状及相关算法对比分析 | 第23-26页 |
| 2.3.1 传统的社区划分技术介绍及其评价标准 | 第23-24页 |
| 2.3.2 融合网络特征的社区划分算法研究现状 | 第24-25页 |
| 2.3.3 社区划分相关算法对比分析 | 第25-26页 |
| 2.3.4 总结 | 第26页 |
| 2.4 本章小结 | 第26-27页 |
| 第三章 电信网络用户通信行为分析技术研究 | 第27-45页 |
| 3.1 电信网络用户通信行为相关特征介绍 | 第27-28页 |
| 3.1.1 用户节点特征 | 第27页 |
| 3.1.2 网络链接特征 | 第27-28页 |
| 3.2 用户行为分析对社区划分的作用及分析思路 | 第28页 |
| 3.3 用户节点特征权值设定及分类算法设计 | 第28-38页 |
| 3.3.1 用户节点特征分布统计实验分析 | 第28-31页 |
| 3.3.2 用户节点特征权值设定方法设计 | 第31-33页 |
| 3.3.3 分类算法设计 | 第33-35页 |
| 3.3.4 仿真实验分析 | 第35-38页 |
| 3.4 网络链接特征分析和生成 | 第38-43页 |
| 3.4.1 链接特征表征能力分析 | 第38-39页 |
| 3.4.2 频度强度特征生成方法 | 第39页 |
| 3.4.3 时间强度特征生成方法 | 第39-40页 |
| 3.4.4 链接强度特征生成方法 | 第40页 |
| 3.4.5 仿真实验分析 | 第40-43页 |
| 3.5 本章小结 | 第43-45页 |
| 第四章 基于用户节点特征和网络链接特征的社区划分算法设计 | 第45-55页 |
| 4.1 问题分析及解决思路 | 第45-46页 |
| 4.2 算法设计 | 第46-50页 |
| 4.2.1 算法相关定义 | 第47-48页 |
| 4.2.2 算法框架和处理流程 | 第48-50页 |
| 4.3 仿真实验分析 | 第50-54页 |
| 4.4 本章小结 | 第54-55页 |
| 第五章 电信网络用户社区划分子系统设计 | 第55-59页 |
| 5.1 系统总体结构及子系统所处的位置 | 第55-56页 |
| 5.2 系统逻辑功能 | 第56-57页 |
| 5.3 电信网社区划分流程 | 第57页 |
| 5.4 子系统性能测试 | 第57-58页 |
| 5.4.1 测试数据和硬件环境介绍 | 第57-58页 |
| 5.4.2 性能测试分析 | 第58页 |
| 5.5 本章小结 | 第58-59页 |
| 第六章 总结和展望 | 第59-61页 |
| 6.1 本文工作总结 | 第59页 |
| 6.2 未来工作展望 | 第59-61页 |
| 致谢 | 第61-63页 |
| 参考文献 | 第63-67页 |
| 作者简历 攻读硕士学位期间完成的主要工作 | 第67页 |