| 摘要 | 第3-4页 |
| Abstract | 第4-5页 |
| 注释表 | 第11-12页 |
| 第1章 绪论 | 第12-17页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第12-13页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第13-15页 |
| 1.3 课题来源及研究内容 | 第15页 |
| 1.4 论文组织与结构 | 第15-17页 |
| 第2章 相关理论基础 | 第17-25页 |
| 2.1 移动互联网概述 | 第17-18页 |
| 2.2 深度包检测技术 | 第18-19页 |
| 2.3 主题爬虫技术 | 第19-21页 |
| 2.4 Hadoop分布式系统框架 | 第21-24页 |
| 2.4.1 Hadoop分布式文件系统 | 第22-23页 |
| 2.4.2 MapReduce分布式计算模型 | 第23-24页 |
| 2.5 本章小结 | 第24-25页 |
| 第3章 用户行为分析系统总体设计 | 第25-38页 |
| 3.1 系统需求分析 | 第25-26页 |
| 3.1.1 系统功能需求 | 第25页 |
| 3.1.2 系统性能需求 | 第25-26页 |
| 3.2 系统总体架构设计 | 第26-27页 |
| 3.3 协议解析模块设计 | 第27-28页 |
| 3.4 主题爬虫模块设计 | 第28-32页 |
| 3.4.1 主题爬虫模块整体需求 | 第28-29页 |
| 3.4.2 主题爬虫架构 | 第29-30页 |
| 3.4.3 分布式主题爬虫的Map/Reduce设计 | 第30-32页 |
| 3.5 业务识别模块设计 | 第32-37页 |
| 3.5.1 业务识别模块需求分析 | 第32-33页 |
| 3.5.2 业务识别方案设计 | 第33-34页 |
| 3.5.3 业务特征库设计 | 第34-37页 |
| 3.6 本章小结 | 第37-38页 |
| 第4章 用户行为分析系统的实现 | 第38-55页 |
| 4.1 协议解析模块实现 | 第38-39页 |
| 4.2 爬虫模块实现 | 第39-44页 |
| 4.2.1 存储结构的定义 | 第39-40页 |
| 4.2.2 主题爬虫的实现 | 第40-44页 |
| 4.3 业务识别模块实现 | 第44-54页 |
| 4.3.1 业务特征分析归类 | 第44-46页 |
| 4.3.2 实时DPI模块实现 | 第46-51页 |
| 4.3.3 Senior DPI业务识别的实现 | 第51-54页 |
| 4.4 本章小结 | 第54-55页 |
| 第5章 系统环境搭建与结果分析 | 第55-72页 |
| 5.1 搭建Hadoop分布式系统环境 | 第55-58页 |
| 5.2 用户行为专题分析 | 第58-70页 |
| 5.2.1 市场份额占比分析 | 第59-60页 |
| 5.2.2 热点作品TopN分析 | 第60-62页 |
| 5.2.3 用户偏好分析 | 第62-70页 |
| 5.3 本章小结 | 第70-72页 |
| 第6章 总结与展望 | 第72-74页 |
| 6.1 全文工作总结 | 第72页 |
| 6.2 后续工作展望 | 第72-74页 |
| 参考文献 | 第74-78页 |
| 致谢 | 第78-79页 |
| 攻读硕士学位期间从事的科研工作及取得的成果 | 第79页 |