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移动互联网用户标签库的设计与实现

摘要第3-4页
abstract第4-5页
注释表第11-12页
第1章 引言第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13-14页
    1.3 论文主要研究内容第14-15页
    1.4 论文结构安排第15-17页
第2章 移动互联网用户行为分析概述第17-23页
    2.1 移动互联网用户行为分析简介第17页
    2.2 移动互联网用户行为分析内容第17-18页
    2.3 信令解析技术第18-19页
    2.4 网络爬虫技术第19-20页
    2.5 数据挖掘技术第20-21页
    2.6 大数据处理技术第21-22页
    2.7 本章小结第22-23页
第3章 移动互联网用户标签库的总体设计第23-35页
    3.1 移动互联网用户标签库的设计原则第23-24页
        3.1.1 功能需求分析第23-24页
        3.1.2 性能需求分析第24页
    3.2 移动互联网用户标签库的总体架构设计第24-27页
        3.2.1 标签库的系统架构设计第24-26页
        3.2.2 用户标签库的体系设计第26-27页
    3.3 基础数据融合层的设计第27-29页
        3.3.1 协议解析模块的设计第28页
        3.3.2 聚焦爬虫模块的设计第28-29页
    3.4 用户数据分析层的设计第29-30页
    3.5 用户标签及其应用层的设计第30页
    3.6 移动互联网用户标签库的软件环境第30-34页
        3.6.1 Hadoop第30-32页
        3.6.2 Hive第32页
        3.6.3 Zookeeper第32-33页
        3.6.4 实验环境搭建第33-34页
    3.7 本章小结第34-35页
第4章 移动互联网用户细分标签的研究第35-47页
    4.1 特征需求分析第35-36页
    4.2 自适应Rk-means算法第36-39页
        4.2.1 自适应选取初始中心选取第36-37页
        4.2.2 RK-means算法第37-39页
    4.3 移动互联网用户细分模型的构建第39-43页
        4.3.1 数据清洗第39-40页
        4.3.2 模型变量的提取第40-41页
        4.3.3 基于Hadoop的初始聚类数目选取第41页
        4.3.4 基于Hadoop的RK-means聚类实现第41-43页
    4.4 实验结果分析第43-46页
        4.4.1 细分结果第43-44页
        4.4.2 细分效率对比第44-45页
        4.4.3 细分效率分析第45-46页
    4.5 本章小结第46-47页
第5章 移动互联网用户标签库的开发与实现第47-78页
    5.1 数据处理流程第47-48页
    5.2 基础数据准备及数据入库第48-53页
        5.2.1 终端IMEI库第48-51页
        5.2.2 APP特征库第51页
        5.2.3 信令数据入库实现第51-53页
    5.3 Boss类标签的实现第53-58页
    5.4 信令类标签的实现第58-66页
        5.4.1 信令数据的预统第58-59页
        5.4.2 信令类标签的生成第59-63页
        5.4.3 用户APP偏好标签的生成第63-66页
    5.5 业务支撑类标签的实现第66-73页
        5.5.1 用户换机预测标签的生成第66-69页
        5.5.2 存量用户营销标签的生成第69-73页
    5.6 实际营销场景实例第73-76页
        5.6.1 大学开学营销场景第73-75页
        5.6.2 品牌忠实用户换机场景第75-76页
    5.7 本章小结第76-78页
第6章 标签库的结果与验证第78-82页
    6.1 Boss及信令类标签结果与验证第78-79页
    6.2 业务支撑类标签结果与验证第79-82页
第7章 总结与展望第82-84页
    7.1 工作总结第82页
    7.2 未来展望第82-84页
参考文献第84-88页
附录A 用户标签详表第88-93页
附录B 可识别的应用大类及数目第93-94页
致谢第94-95页
攻读硕士学位期间从事的科研工作及取得的成果第95页

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