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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

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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

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