本文選題：門戶　切入點：數(shù)據(jù)挖掘　出處：《天津大學》2016年碩士論文

【摘要】：在大數(shù)據(jù)時代,如何利用好音樂門戶的用戶數(shù)據(jù),構建大數(shù)據(jù)生態(tài)系統(tǒng),以用戶體驗為導向,創(chuàng)新商業(yè)模式,成為門戶運營系統(tǒng)的新熱點。本文的設計了用于音樂門戶的用戶訪問行為的數(shù)據(jù)挖掘與分析系統(tǒng)。在詳盡分析了系統(tǒng)的功能需求與技術要求,設計了系統(tǒng)的總體架構,將系統(tǒng)分成了源數(shù)據(jù)層、數(shù)據(jù)集成層、數(shù)據(jù)存儲層、平臺應用層、功能實例層、系統(tǒng)接入層等幾個層次,各個層次都包含了統(tǒng)一的系統(tǒng)監(jiān)控管理和元數(shù)據(jù)管理功能。與此對應,系統(tǒng)的實現(xiàn)類分別為元數(shù)據(jù)管理類、統(tǒng)計分析類、挖掘分析類、業(yè)務監(jiān)控類、系統(tǒng)管理類、網(wǎng)站數(shù)據(jù)抓取類和系統(tǒng)公告類以及系統(tǒng)監(jiān)控管理類。系統(tǒng)的文件傳輸基于ESB總線的方式實現(xiàn)。從功能上來說,系統(tǒng)主要由統(tǒng)計分析、用戶分析、內容分析、用戶資源庫分析、業(yè)務推薦、結算管理、權限管理等功能模塊組成。從部署層面上來說,系統(tǒng)部署所需的資源主要包括計算資源和存儲資源。其中計算資源主要的服務器配置,包括WEB服務器和門戶服務器、應用服務器、ETL服務器、報表服務器和數(shù)據(jù)庫服務器。本系統(tǒng)的建成,可以實現(xiàn)系統(tǒng)功能和運行效率的提升,為音樂門戶的業(yè)務管理、分析及營銷工作帶來更大的效率提升。系統(tǒng)通過統(tǒng)一的門戶,提供數(shù)據(jù)可選的模板來進行更快速的服務支撐;構建全面的業(yè)務分析體系,整合管理、稽核、分析功能,對用戶進行全面的音樂業(yè)務分析、客戶行為分析和業(yè)務異�；�,便捷地了解用戶的全面行為特征,為業(yè)務運營提供更有力的支撐。
[Abstract]:In the era of big data, how to make good use of the user data of music portal, how to construct big data ecosystem, take the user experience as the guide, innovate the business model, become the new hot spot of the portal operation system.This paper designs a data mining and analysis system for user access behavior of music portal.After the detailed analysis of the functional and technical requirements of the system, the overall architecture of the system is designed, and the system is divided into several layers, such as source data layer, data integration layer, data storage layer, platform application layer, function instance layer, system access layer, etc.All levels include unified system monitoring and management and metadata management functions.The implementation classes of the system are metadata management class, statistical analysis class, mining and analysis class, business monitoring class, system management class, website data capture class, system announcement class and system monitoring and management class.The file transfer of the system is based on ESB bus.In terms of function, the system is mainly composed of statistical analysis, user analysis, content analysis, user resource analysis, business recommendation, settlement management, authority management and other functional modules.From the deployment level, the resources required for system deployment mainly include computing resources and storage resources.The main server configuration of computing resources includes WEB server and portal server, application server server, report server and database server.The establishment of the system can improve the function and efficiency of the system, and bring more efficiency to the business management, analysis and marketing of the music portal.Through a unified portal, the system provides data optional templates for faster service support, constructs a comprehensive business analysis system, integrates management, audit and analysis functions, and conducts comprehensive music business analysis to users.Customer behavior analysis and business abnormal audit, easy to understand the overall behavior characteristics of users, for business operations to provide more effective support.
【學位授予單位】：天津大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2016
【分類號】：TP311.13

【參考文獻】

相關期刊論文 前10條

1 況莉莉;;Apriori算法與FP-tree算法的探討[J];淮北煤炭師范學院學報(自然科學版);2010年02期

2 劉希宋;李文慶;喻登科;;基于市場營銷離群數(shù)據(jù)挖掘的客戶分類模型[J];情報雜志;2009年12期

3 曹志宇;張忠林;李元韜;;快速查找初始聚類中心的K_means算法[J];蘭州交通大學學報;2009年06期

4 田宏;徐鵬;何超;;一種新的基于數(shù)據(jù)挖掘的顧客忠誠度模型研究[J];科學技術與工程;2008年16期

5 張莉;;數(shù)據(jù)挖掘技術及應用現(xiàn)狀[J];中國石油大學勝利學院學報;2008年02期

6 耿筱媛;張燕平;閆屹;;改進的K-means算法在電信客戶細分中的應用[J];計算機技術與發(fā)展;2008年05期

7 李玉華;盧正鼎;;通用知識網(wǎng)格下以用戶為中心的數(shù)據(jù)挖掘本體研究[J];計算機科學;2006年02期

8 陳琦;劉蓉;朱云峰;王佩君;;數(shù)據(jù)挖掘過程的標準模型展望[J];術語標準化與信息技術;2005年04期

9 吳靖,林政;基于持卡消費行為的客戶細分模型研究[J];中央財經(jīng)大學學報;2005年06期

10 曾春,邢春曉,周立柱;個性化服務技術綜述[J];軟件學報;2002年10期

相關博士學位論文 前1條

1 劉朝華;基于客戶價值的客戶分類模型研究[D];華中科技大學;2008年

相關碩士學位論文 前7條

1 王瑞雷;Web數(shù)據(jù)挖掘技術在網(wǎng)絡教育論壇中的應用研究[D];新疆師范大學;2011年

2 杜言琦;面向論壇頁面的增量搜集技術研究[D];山東大學;2010年

3 石丹丹;基于數(shù)據(jù)挖掘技術的分析型庫存管理系統(tǒng)研究[D];北京交通大學;2008年

4 姚曉娜;BBS熱點話題挖掘與觀點分析[D];大連海事大學;2008年

5 馮繼航;基于網(wǎng)格的數(shù)據(jù)挖掘平臺體系結構設計與實現(xiàn)[D];天津大學;2008年

6 羅斌;基于論壇數(shù)據(jù)源的QA技術的研究與實現(xiàn)[D];北京交通大學;2007年

7 姜金貴;數(shù)據(jù)挖掘分類算法在CRM中的研究[D];哈爾濱工程大學;2005年

，

本文編號：1701325