| 摘要 | 第4-5页 |
| ABSTRACT | 第5页 |
| 第一章 绪论 | 第9-14页 |
| 1.1 研究背景 | 第9-10页 |
| 1.2 研究意义 | 第10-12页 |
| 1.3 论文的特色和创新点 | 第12页 |
| 1.4 论文结构 | 第12-14页 |
| 第二章 文献综述 | 第14-21页 |
| 2.1 移动互联网用户行为研究 | 第15-17页 |
| 2.2 对使用的相关模型的研究 | 第17-21页 |
| 2.2.1 多状态模型 | 第17页 |
| 2.2.2 隐马尔可夫模型 | 第17-18页 |
| 2.2.3 距离(相似度)衡量方法 | 第18页 |
| 2.2.4 聚类方法 | 第18-21页 |
| 第三章 移动互联网客户行为序列模式建模 | 第21-32页 |
| 3.1 多状态模型 | 第21-26页 |
| 3.1.1 多状态模型简介 | 第21-23页 |
| 3.1.2 数据准备和模型构建 | 第23-24页 |
| 3.1.3 用户模式间相似度测量 | 第24-25页 |
| 3.1.4 基于多状态模型的用户聚类及典型模式识别 | 第25-26页 |
| 3.2 隐马尔可夫模型 | 第26-30页 |
| 3.2.1 隐马尔可夫模型简介 | 第26-28页 |
| 3.2.2 数据准备和模型构建 | 第28-30页 |
| 3.2.3 用户模式间相似度测量 | 第30页 |
| 3.2.4 基于隐马尔可夫模型的用户聚类及典型模式识别 | 第30页 |
| 3.3 多状态模型与隐马尔可夫模型比较 | 第30-32页 |
| 第四章 基于中国移动互联网数据的实证研究 | 第32-42页 |
| 4.1 数据采集与预处理 | 第32-34页 |
| 4.2 多状态模型实验结果分析 | 第34-37页 |
| 4.3 隐马尔可夫模型实验结果分析 | 第37-41页 |
| 4.4 多状态模型与隐马尔可夫模型结果比较 | 第41-42页 |
| 第五章 管理建议 | 第42-48页 |
| 5.1 基于业务类型角度的管理建议 | 第42-46页 |
| 5.1.1 即时通讯业务 | 第42-43页 |
| 5.1.2 浏览器业务 | 第43-44页 |
| 5.1.3 微博业务 | 第44-45页 |
| 5.1.4 邮箱业务 | 第45页 |
| 5.1.5 娱乐业务 | 第45-46页 |
| 5.2 基于用户类型角度的管理建议 | 第46-48页 |
| 第六章 总结与展望 | 第48-49页 |
| 参考文献 | 第49-53页 |
| 致谢 | 第53-54页 |
| 作者攻读学位期间发表的学术论文目录 | 第54页 |