摘要 | 第5-6页 |
Abstract | 第6页 |
第一章 绪论 | 第10-18页 |
1.1 课题研究背景 | 第10-11页 |
1.2 研究目标 | 第11-13页 |
1.2.1 数据访问性能监控概述 | 第11-12页 |
1.2.2 用户行为分析概述 | 第12页 |
1.2.3 研究意义 | 第12-13页 |
1.3 国内外研究进展 | 第13-15页 |
1.3.1 国外研究现状 | 第13-14页 |
1.3.2 国内研究现状 | 第14-15页 |
1.4 本文主要工作 | 第15-16页 |
1.5 论文组织结构 | 第16-17页 |
1.6 本章小结 | 第17-18页 |
第二章 相关技术介绍和平台架构设计 | 第18-23页 |
2.1 数据访问性能监测相关技术 | 第18-19页 |
2.2 用户行为分析相关技术 | 第19-20页 |
2.2.1 自定义事件 | 第19页 |
2.2.2 用户画像和群体画像 | 第19-20页 |
2.2.3 聚类分析 | 第20页 |
2.3 平台架构设计 | 第20-22页 |
2.3.1 整体架构设计 | 第20-21页 |
2.3.2 平台运行流程 | 第21-22页 |
2.4 本章小结 | 第22-23页 |
第三章 基于iOS应用的数据访问性能监控 | 第23-37页 |
3.1 实现背景 | 第23页 |
3.2 数据访问性能监控实现 | 第23-35页 |
3.2.1 网络访问性能监控 | 第23-27页 |
3.2.1.1 基于iOS的网络通信方式 | 第24页 |
3.2.1.2 实现方案 | 第24-27页 |
3.2.2 UIWebView性能监控 | 第27-33页 |
3.2.2.1 UIWebView的加载方式 | 第27-29页 |
3.2.2.2 基于Performance API分析UIWebView的性能 | 第29-31页 |
3.2.2.3 实现方案 | 第31-33页 |
3.2.3 数据库性能监控 | 第33-35页 |
3.3 数据访问性能分析 | 第35-36页 |
3.4 本章小结 | 第36-37页 |
第四章 基于自定义事件的用户行为分析 | 第37-48页 |
4.1 实现背景 | 第37页 |
4.2 相关信息收集模块的设计与实现 | 第37-40页 |
4.3 用户识别模块 | 第40-42页 |
4.4 用户属性收集模块 | 第42-44页 |
4.5 自定义事件收集模块 | 第44页 |
4.6 用户行为分析 | 第44-47页 |
4.6.1 自定义事件分析 | 第45-46页 |
4.6.2 用户画像和群体画像 | 第46-47页 |
4.7 本章小结 | 第47-48页 |
第五章 基于用户行为的聚类分析 | 第48-59页 |
5.1 实现背景 | 第48页 |
5.2 用户会话特征向量的提取 | 第48-53页 |
5.2.1 数据标准化处理 | 第49-50页 |
5.2.2 基于访问内容的特征提取 | 第50-51页 |
5.2.3 基于访问行为的特征提取 | 第51-52页 |
5.2.4 会话序列转换成特征向量 | 第52-53页 |
5.3 一种改进的FCM聚类算法的设计 | 第53-58页 |
5.3.1 传统的FCM聚类算法 | 第54-56页 |
5.3.2 改进的FCM聚类算法 | 第56-58页 |
5.4 本章小结 | 第58-59页 |
第六章 系统案例分析与设计 | 第59-75页 |
6.1 系统案例准备 | 第59-62页 |
6.1.1 待测应用介绍 | 第59页 |
6.1.2 平台环境部署 | 第59-60页 |
6.1.3 使用流程介绍 | 第60-62页 |
6.2 实验分析 | 第62-73页 |
6.2.1 数据访问性能监控 | 第62-67页 |
6.2.2 用户自定义事件 | 第67-68页 |
6.2.3 群体画像和用户画像 | 第68-70页 |
6.2.4 聚类分析 | 第70-73页 |
6.3 SDK工具包对应用的影响 | 第73-74页 |
6.4 本章小结 | 第74-75页 |
总结与展望 | 第75-76页 |
总结 | 第75页 |
展望 | 第75-76页 |
参考文献 | 第76-79页 |
攻读硕士学位期间取得的研究成果 | 第79-80页 |
致谢 | 第80-81页 |
附件 | 第81页 |