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大数据在数据流量分析模型中的应用研究

摘要第4-5页
Abstract第5页
第一章 绪论第8-11页
    1.1 课题研究背景与研究意义第8页
    1.2 电信商流量发展现状第8-9页
    1.3 论文结构安排第9-11页
        1.3.1 本文主要工作第9页
        1.3.2 结构安排第9-11页
第二章 大数据理论及其应用第11-17页
    2.1 大数据理论第11-12页
    2.2 大数据在通信系统中的应用第12-16页
    2.3 本章小结第16-17页
第三章 流量分析模型的架构第17-25页
    3.1 流量分析模型的网络侧输出要求第17-21页
    3.2 流量分析模型的解析第21-24页
        3.2.1 流量分析模型的解析需求第21-22页
        3.2.2 模型解析流程第22-23页
        3.2.3 HTTP协议内容分析方法第23页
        3.2.4 流量偏好算法过程以及输入与输出第23-24页
    3.3 本章小结第24-25页
第四章 流量分析模型的策略与运营第25-41页
    4.1 自有业务的模型应用第25-28页
        4.1.1 自有业务的服务策略与运营模型第25-27页
        4.1.2 自由业务的输出数据第27-28页
    4.2 竞品客户的反挖场景第28-31页
        4.2.1 竞品客户的反挖服务策略第28-29页
        4.2.2 竞品客户的运营模型第29-31页
    4.3 流量偏好分析事件营销第31-32页
        4.3.1 流量偏好分析事件的服务策略第31-32页
        4.3.2 流量偏好分析的输出数据第32页
    4.4 即时通信类产品分析第32页
    4.5 应用内容管理第32-34页
    4.6 内容与关键字管理第34-40页
    4.7 本章小结第40-41页
第五章 校园用户模型的应用第41-48页
    5.1 校园用户的建模思路第41页
    5.2 用户指标特征第41-43页
    5.3 模型算法第43-44页
    5.4 校园用户识别第44-45页
    5.5 建模流程及模型输出第45-47页
    5.6 本章小结第47-48页
第六章 总结与展望第48-49页
    6.1 总结第48页
    6.2 展望第48-49页
参考文献第49-51页
发表论文和参加科研情况说明第51-52页
致谢第52-53页

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