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基于聚类的校园无线用户漫游群体行为的应用研究
 
     论文目录
 
致谢第5-6页
摘要第6-7页
ABSTRACT第7-8页
1 引言第12-22页
    1.1 选题背景第12-16页
        1.1.1 WLAN的快速发展第12-14页
        1.1.2 WLAN管理与性能优化第14-15页
        1.1.3 大数据分析和数据挖掘在高校中的广泛应用第15-16页
    1.2 国内外研究现状第16-19页
        1.2.1 国外研究现状第17-18页
        1.2.2 国内研究现状第18-19页
    1.3 研究意义第19-20页
    1.4 本文主要研究内容和组织结构第20-22页
        1.4.1 主要研究内容第20-21页
        1.4.2 论文组织结构第21-22页
2 相关研究技术基础第22-32页
    2.1 校园WLAN组网逻辑结构第22-24页
        2.1.1 FAT AP组网架构第22页
        2.1.2 AC+FIT AP组网架构第22-24页
    2.2 校园WLAN的认证方式和无缝漫游第24-28页
        2.2.1 校园WLAN的认证方式第24-27页
        2.2.2 WLAN无缝漫游技术第27-28页
    2.3 校园无线用户数据采集与预处理技术第28-30页
        2.3.1 主动采集方式第28页
        2.3.2 被动采集方式第28-30页
        2.3.3 数据预处理第30页
    2.4 本章小结第30-32页
3 基于移动漫游轨迹向量的加权相似度聚类第32-45页
    3.1 聚类算法概述第32-36页
        3.1.1 基于划分的聚类算法第33-34页
        3.1.2 基于层次的聚类算法第34页
        3.1.3 基于图和模型的聚类算法第34-35页
        3.1.4 基于密度和网格的聚类算法第35页
        3.1.5 其他聚类算法第35-36页
    3.2 无线用户移动漫游轨迹向量第36-37页
        3.2.1 无线用户移动漫游轨迹向量概述第36页
        3.2.2 无线用户移动漫游轨迹向量定义扩展第36-37页
    3.3 基于相遇模型的用户相似度计算第37-39页
    3.4 基于加权相似度的聚类算法第39-44页
        3.4.1 选择聚类算法第39-40页
        3.4.2 AP访问量第40-41页
        3.4.3 基于加权的用户相似度计算第41-42页
        3.4.4 聚类算法实现第42-44页
    3.5 本章小结第44-45页
4 无线网测量平台的设计与实现第45-64页
    4.1 测量平台逻辑架构第45-46页
    4.2 平台使用的技术框架简介第46-48页
        4.2.1 Python+Django Web框架第46-47页
        4.2.2 MySQL第47页
        4.2.3 Nginx+uWSGI第47-48页
        4.2.4 操作系统环境第48页
    4.3 无线网数据的收集第48-53页
        4.3.1 实验环境第48-50页
        4.3.2 数据收集过程第50-53页
    4.4 数据格式与预处理第53-56页
        4.4.1 数据预处理第53-54页
        4.4.2 数据表设计第54-56页
    4.5 测量平台统计分析第56-62页
        4.5.1 无线网运行现状统计第56-59页
        4.5.2 无线用户行为现状分析第59-62页
    4.6 本章小结第62-64页
5 聚类算法实验结果分析和验证第64-71页
    5.1 实验数据集选择第64页
    5.2 数据筛选和过滤第64-65页
        5.2.1 基于无线终端MAC的过滤第65页
        5.2.2 基于使用频率与在线时长的过滤第65页
    5.3 实验结果与分析第65-69页
        5.3.1 聚类结果第66-67页
        5.3.2 类簇大小分布第67-68页
        5.3.3 无线用户群体行为分析第68-69页
    5.4 聚类算法的验证和结论第69-70页
        5.4.1 数据集验证第69页
        5.4.2 验证结论第69-70页
    5.5 本章小结第70-71页
6 总结与展望第71-73页
    6.1 本文总结第71页
    6.2 未来展望第71-73页
参考文献第73-76页
作者简历及攻读硕士学位期间取得的研究成果第76-78页
学位论文数据集第78页

 
论文编号BS3214538,这篇论文共78
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