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基于iOS的性能监控和用户操作行为分析研究

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

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