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音乐门户用户数据挖掘分析系统的研究与设计

发布时间:2018-04-02 17:12

  本文选题:门户 切入点:数据挖掘 出处:《天津大学》2016年硕士论文


【摘要】:在大数据时代,如何利用好音乐门户的用户数据,构建大数据生态系统,以用户体验为导向,创新商业模式,成为门户运营系统的新热点。本文的设计了用于音乐门户的用户访问行为的数据挖掘与分析系统。在详尽分析了系统的功能需求与技术要求,设计了系统的总体架构,将系统分成了源数据层、数据集成层、数据存储层、平台应用层、功能实例层、系统接入层等几个层次,各个层次都包含了统一的系统监控管理和元数据管理功能。与此对应,系统的实现类分别为元数据管理类、统计分析类、挖掘分析类、业务监控类、系统管理类、网站数据抓取类和系统公告类以及系统监控管理类。系统的文件传输基于ESB总线的方式实现。从功能上来说,系统主要由统计分析、用户分析、内容分析、用户资源库分析、业务推荐、结算管理、权限管理等功能模块组成。从部署层面上来说,系统部署所需的资源主要包括计算资源和存储资源。其中计算资源主要的服务器配置,包括WEB服务器和门户服务器、应用服务器、ETL服务器、报表服务器和数据库服务器。本系统的建成,可以实现系统功能和运行效率的提升,为音乐门户的业务管理、分析及营销工作带来更大的效率提升。系统通过统一的门户,提供数据可选的模板来进行更快速的服务支撑;构建全面的业务分析体系,整合管理、稽核、分析功能,对用户进行全面的音乐业务分析、客户行为分析和业务异常稽核,便捷地了解用户的全面行为特征,为业务运营提供更有力的支撑。
[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.
【学位授予单位】:天津大学
【学位级别】:硕士
【学位授予年份】:2016
【分类号】:TP311.13

【参考文献】

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9 吴靖,林政;基于持卡消费行为的客户细分模型研究[J];中央财经大学学报;2005年06期

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本文编号:1701325

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