| 摘要 | 第6-7页 |
| ABSTRACT | 第7-8页 |
| 插图索引 | 第9-10页 |
| 附表索引 | 第10-11页 |
| 第一章 绪论 | 第11-20页 |
| 1.1 课题研究的项目背景及应用需求分析 | 第11-14页 |
| 1.1.1 课题研究的背景介绍 | 第11-13页 |
| 1.1.2 应用需求分析 | 第13-14页 |
| 1.2 用户上网行为分析的国内外研究现状 | 第14-17页 |
| 1.3 论文的研究内容、意义及其主要工作 | 第17-18页 |
| 1.3.1 论文的研究内容 | 第17页 |
| 1.3.2 课题研究的意义 | 第17页 |
| 1.3.3 论文的主要工作 | 第17-18页 |
| 1.4 论文的结构 | 第18-20页 |
| 第二章 用户上网行为及数据挖掘相关技术介绍 | 第20-33页 |
| 2.1 用户上网行为分析及技术 | 第20-24页 |
| 2.1.1 用户上网行为的概念、特点及其分类 | 第20-22页 |
| 2.1.2 用户上网行为分析的方法 | 第22-24页 |
| 2.2 数据立方体及 OLAP 技术 | 第24-26页 |
| 2.2.1 数据立方体 | 第24页 |
| 2.2.2 OLAP 技术 | 第24-26页 |
| 2.2.3 多维数据集挖掘模型 | 第26页 |
| 2.3 时间序列挖掘及应用分析 | 第26-32页 |
| 2.3.1 时间序列挖掘的概念及其应用 | 第26-27页 |
| 2.3.2 ARMA(p, q)模型的时间序列挖掘 | 第27-32页 |
| 2.4 小结 | 第32-33页 |
| 第三章 上网行为日志记录的数据预处理及挖掘建模 | 第33-42页 |
| 3.1 实验数据来源 | 第33-34页 |
| 3.2 用户上网行为日志记录的格式说明 | 第34页 |
| 3.3 上网行为日志数据的预处理 | 第34-36页 |
| 3.3.1 数据转换 | 第35页 |
| 3.3.2 数据清理 | 第35-36页 |
| 3.4 数据存储与建模 | 第36-41页 |
| 3.5 小结 | 第41-42页 |
| 第四章 数据立方体和 OLAP 技术在用户上网行为分析中的应用与实现 | 第42-53页 |
| 4.1 应用需求分析及技术方案设计 | 第42-43页 |
| 4.2 实验设计 | 第43-48页 |
| 4.2.1 实验平台 | 第43页 |
| 4.2.2 实验设计 | 第43-48页 |
| 4.3 实验仿真及结果分析 | 第48-52页 |
| 4.4 小结 | 第52-53页 |
| 第五章 ARMA(p, q)时间序列预测算法在用户上网行为分析中的应用与实现 | 第53-61页 |
| 5.1 应用需求分析及技术方案设计 | 第53-54页 |
| 5.2 实验设计 | 第54-58页 |
| 5.2.1 实验平台 | 第54页 |
| 5.2.2 实验设计 | 第54-58页 |
| 5.3 实验仿真及结果分析 | 第58-60页 |
| 5.4 小结 | 第60-61页 |
| 第六章 总结和展望 | 第61-63页 |
| 6.1 工作总结 | 第61-62页 |
| 6.2 工作展望 | 第62-63页 |
| 参考文献 | 第63-68页 |
| 附录 | 第68-72页 |
| 成果目录 | 第72-73页 |
| 致谢 | 第73-74页 |
