内容中心网络用户兴趣数据分析与处理系统研究开题报告_第1页
内容中心网络用户兴趣数据分析与处理系统研究开题报告_第2页
内容中心网络用户兴趣数据分析与处理系统研究开题报告_第3页
全文预览已结束

下载本文档

版权说明：本文档由用户提供并上传，收益归属内容提供方，若内容存在侵权，请进行举报或认领

文档简介

内容中心网络用户兴趣数据分析与处理系统研究开题报告1.研究背景内容中心网络（ContentCentricNetworking,CCN）是一种新兴的网络架构模式，相较于传统的主机中心网络（HostCentricNetworking,HCN），更加注重文件（Content）而非主机（Host）。其中，CCN架构下的网络节点可以根据文件的内容进行数据寻址和传输，极大提高了文件传输的效率和可靠性。已有的研究表明，CCN架构下的网络节点通常会记录用户的请求行为以及文件传输的历史记录，这些数据可以用来分析和预测用户的兴趣，为应用提供更加个性化、符合用户需求的服务。然而，CCN网络中海量的数据和高频率的请求行为需要大量的计算资源和高效的算法才能够进行有效地分析和处理。因此，这个研究方向的开发是十分必要的。2.研究内容本研究拟设计一种CCN用户兴趣数据分析与处理系统（Content-CentricNetworkingUserInterestDataAnalysisandProcessingSystem)，该系统具有以下特点：（1）数据采集：该系统通过CCN网络节点对用户请求行为和文件传输历史数据进行采集，获取用户兴趣数据；（2）数据预处理：该系统对采集的用户兴趣数据进行去噪、清洗、划分等预处理，提高数据质量和可信度；（3）数据分析：采用数据分析算法对预处理后的用户兴趣数据进行挖掘和分析，得到用户的兴趣模型和特征；（4）数据建模：基于用户兴趣模型和特征，本系统将用户和文件映射成节点，建立节点间的关联关系，形成一张用户兴趣网络；（5）推荐服务：本系统基于用户兴趣网络提供高效的推荐算法及服务，为用户提供更加个性化的文件服务。3.研究意义本系统的研发，将有助于深入挖掘CCN网络中的用户兴趣数据，建立用户兴趣模型，实现对用户的高效识别、分类和个性化推荐。同时，该系统也具有以下意义：（1）为CCN网络应用提供了重要的数据分析和处理手段，为应用提供更加个性化、高效的服务；（2）为提高CCN网络节点对用户请求的响应速度提供了技术支持，提高了CCN网络的应用价值。4.研究计划（1）完成网络节点的数据采集和预处理工作；（2）将采集到的用户兴趣数据进行分类、挖掘及兴趣模型形成；（3）基于用户兴趣模型，建立用户兴趣网络；（4）利用用户兴趣网络设计推荐算法，完成推荐系统的构建；（5）完成系统的实验验证和性能测试。5.预期成果完成本系统的研发将有望实现以下目标：（1）建立高效、准确的用户兴趣模型，实现对用户需求的拓展性和精细化的分析和预测；（2）提供基于用户兴趣网络的推荐算法和服务，提升网络应用的用户体验；（3）探索CCN网络中的用户兴

人人文库> 全部分类> 毕业设计 > 开题报告

温馨提示

  • 1. 本站所有资源如无特殊说明，都需要本地电脑安装OFFICE2007和PDF阅读器。图纸软件为CAD,CAXA,PROE,UG,SolidWorks等.压缩文件请下载最新的WinRAR软件解压。
  • 2. 本站的文档不包含任何第三方提供的附件图纸等，如果需要附件，请联系上传者。文件的所有权益归上传用户所有。
  • 3. 本站RAR压缩包中若带图纸，网页内容里面会有图纸预览，若没有图纸预览就没有图纸。
  • 4. 未经权益所有人同意不得将文件中的内容挪作商业或盈利用途。
  • 5. 人人文库网仅提供信息存储空间，仅对用户上传内容的表现方式做保护处理，对用户上传分享的文档内容本身不做任何修改或编辑，并不能对任何下载内容负责。
  • 6. 下载文件中如有侵权或不适当内容，请与我们联系，我们立即纠正。
  • 7. 本站不保证下载资源的准确性、安全性和完整性, 同时也不承担用户因使用这些下载资源对自己和他人造成任何形式的伤害或损失。

最新文档

评论

0/150

提交评论