数据挖掘在校园网用户网络行为分析的应用研究



数据挖掘在校园网用户网络行为分析的应用研究

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数据挖掘在校园网用户网络行为分析的应用研究

论文目录
致谢	第1-5页
摘要	第5-6页
Abstract	第6-7页
目录	第7-10页
1 绪论	第10-16页
· 课题的研究背景以及研究意义	第10-11页
· 课题的研究背景	第10页
· 课题的研究意义	第10-11页
· 数据挖掘的研究现状与发展前景	第11-14页
· 数据挖掘的研究现状	第11-12页
· 数据挖掘发展前景	第12-14页
· 论文的研究内容	第14页
· 论文结构	第14页
· 论文创新点	第14-15页
· 本章小结	第15-16页
2 用户网络行为分析的研究	第16-26页
· 网络用户及网络用户行为概念综述	第16-18页
· 网络用户的概念以及分类	第16页
· 用户网络行为的概念	第16-17页
· 用户网络行为的研究意义	第17页
· 用户网络行为的分类	第17-18页
· 用户网络行为分析研究现状	第18-22页
· 数据来源分类	第20-21页
· 基于协议层的研究	第21-22页
· 数据挖掘在行为分析上的可行性	第22-24页
· 本文研究特点	第24-26页
3 用户网络行为分析实施方法的研究	第26-40页
· 分析工作概述	第26-27页
· 分析的目标和内容	第26页
· 分析的步骤	第26-27页
· 数据的采集	第27-30页
· 数据采集的对象	第27页
· 数据流采集方法	第27-30页
· 数据的预处理	第30-31页
· 数据预处理的必要性	第30-31页
· 数据预处理的方法	第31页
· 数据选取过程	第31-32页
· 数据选取的目的	第32页
· 数据选取工作	第32页
· 分析内容和分析方法	第32-40页
· 校园网用户的分类及标识	第32-33页
· 分析内容和相关数据选取	第33-37页
· 校园网用户行为分析方法	第37-40页
4 数据挖掘在校园网用户行为分析的应用	第40-56页
· 校园网概况	第40-41页
· 数据挖掘的聚类分析方法	第41-51页
· 聚类分析概述	第41-42页
· 数据类型与数据结构	第42-44页
· 聚类分析的方法	第44-45页
· 数据挖掘常用聚类算法比较分析	第45-50页
· 在协议属性上应用的必要性	第50-51页
· 基于应用协议的k-means 聚类算法	第51-56页
· 算法的基本思想	第51页
· K-means 算法的流程	第51页
· K-means 算法的实现	第51-53页
· 算法实现过程中的重要函数	第53-56页
5 实验结果与分析	第56-66页
· K-means 用户行为聚类分析实验结果	第56-61页
· 使用时间的宏观上的协议分析	第56-59页
· 使用时间的宏观上对主机统计分析	第59-61页
· 分区流量分析	第61-63页
· 综合结论	第63-66页
6 总结和展望	第66-68页
· 总结	第66页
· 展望	第66-68页
参考文献	第68-72页
作者简历	第72-74页
学位论文数据集	第74-75页
详细摘要	第75-77页

本篇论文共77页，点击这进入下载页面。

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