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基于无线探测的Wi-Fi用户行为的社会性分析
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基于无线探测的Wi-Fi用户行为的社会性分析
论文目录
 
摘要第1-5页
ABSTRACT第5-9页
第一章 绪论第9-14页
　　1.1 课题背景第9-11页
　　　　1.1.1 无线网络与Wi-Fi的发展第9-10页
　　　　1.1.2 无线探测在轨迹收集中的应用第10页
　　　　1.1.3 无线探测与社交网络分析第10-11页
　　1.2 研究目标与研究内容第11-13页
　　1.3 论文结构第13-14页
第二章 相关研究及技术介绍第14-21页
　　2.1 移动轨迹收集第14-16页
　　2.2 轨迹数据分析第16-18页
　　　　2.2.1 统计性分析第16-17页
　　　　2.2.2 数据挖掘分析第17页
　　　　2.2.3 社交网络图分析第17-18页
　　2.3 聚类算法第18-20页
　　　　2.3.1 层次化聚类算法第18-19页
　　　　2.3.2 划分式聚类算法第19-20页
　　　　2.3.3 基于密度和网格的聚类算法第20页
　　2.4 本章小结第20-21页
第三章 基于无线探测的校园用户分析平台第21-39页
　　3.1 无线数据分析平台硬件部署第21-25页
　　　　3.1.1 数据采集方式第22-23页
　　　　3.1.2 Wi-Fi探针部署第23-24页
　　　　3.1.3 Wi-Fi探针工作原理第24-25页
　　3.2 无线数据分析平台系统架构第25-26页
　　3.3 无线数据分析平台数据处理设计第26-33页
　　　　3.3.1 数据处理整体概述第26-27页
　　　　3.3.2 数据读取第27-28页
　　　　3.3.3 数据清洗第28页
　　　　3.3.4 数据库设计第28-30页
　　　　3.3.5 数据统计与分析第30-31页
　　　　3.3.6 数据分析相关算法第31-33页
　　3.4 无线数据分析平台数据可视化展示第33-38页
　　3.5 本章小结第38-39页
第四章 基于无线探测的用户社交关系挖掘第39-53页
　　4.1 社交关系挖掘流程第39-40页
　　4.2 数据集选择与对比第40-41页
　　4.3 社交关联度指标第41-45页
　　　　4.3.1 社交关系与相遇事件第41-42页
　　　　4.3.2 基于相遇事件模型的社交关联度第42-43页
　　　　4.3.3 无线探测中的社交关联度第43-45页
　　4.4 用户聚类与分析第45-47页
　　　　4.4.1 层次化聚类算法第45-46页
　　　　4.4.2 聚类算法实现第46-47页
　　4.5 聚类结果分析第47-51页
　　　　4.5.1 社会关联度与聚类类簇分析第47-49页
　　　　4.5.2 社交网络图分析第49-51页
　　4.6 本章小结第51-53页
第五章 总结与展望第53-55页
　　5.1 论文工作总结第53页
　　5.2 未来工作展望第53-55页
参考文献第55-60页
致谢第60-61页
作者硕士期间发表的论文第61页

本篇论文共61页，点击这进入下载页面。
 
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