基于K-means移動(dòng)應(yīng)用網(wǎng)絡(luò)友好性分析系統(tǒng).pdf

1、隨著移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)的飛速發(fā)展，2015年移動(dòng)終端出貨量將達(dá)20億部，并且安卓設(shè)備用戶將超過10億，與此同時(shí)獨(dú)立的APP成為新的觸點(diǎn)。但有一大部分產(chǎn)品是把傳統(tǒng)互聯(lián)網(wǎng)軟件的開發(fā)習(xí)慣延續(xù)到了移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)上，這就導(dǎo)致移動(dòng)APP臃腫不堪，不僅影響用戶體驗(yàn)還給移動(dòng)網(wǎng)絡(luò)帶來極大壓力。
　　本文提出一種基于K-means移動(dòng)應(yīng)用網(wǎng)絡(luò)友好性分析系統(tǒng)，系統(tǒng)主要涉及移動(dòng)應(yīng)用分類、網(wǎng)絡(luò)友好性綜合評(píng)價(jià)兩部分，通過對(duì)移動(dòng)應(yīng)用分類識(shí)別，之后進(jìn)行網(wǎng)絡(luò)友好性綜合評(píng)價(jià)，給

2、出移動(dòng)應(yīng)用網(wǎng)絡(luò)友好性得分。對(duì)于移動(dòng)應(yīng)用分類識(shí)別功能模塊，本文通過對(duì)現(xiàn)有的國(guó)內(nèi)外主流的分類識(shí)別技術(shù)進(jìn)行研究，并且比較它們的優(yōu)缺點(diǎn)，從而提出一種基于改進(jìn)型K-means算法的移動(dòng)應(yīng)用分類識(shí)別方法。主要包括對(duì)于噪聲點(diǎn)去除、初始聚類中心的選擇以及K值的選取問題進(jìn)行改進(jìn)。綜合評(píng)價(jià)方面本文根據(jù)現(xiàn)有的多指標(biāo)綜合評(píng)價(jià)方法，提出了基于優(yōu)劣解距離法和層次分析加權(quán)法結(jié)合的綜合評(píng)價(jià)方案，既做到系統(tǒng)評(píng)價(jià)各方面指標(biāo)并且有效降低計(jì)算的復(fù)雜度。
　　系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)分為

3、后臺(tái)服務(wù)器、安卓客戶端兩個(gè)部分內(nèi)容，對(duì)于每個(gè)部分分別進(jìn)行了具體功能模塊的分析、設(shè)計(jì)和實(shí)現(xiàn)。后臺(tái)服務(wù)器采用Nginx作為WEB服務(wù)器，采用J2EE的多層架構(gòu)設(shè)計(jì)，具體開發(fā)使用 SSH2框架。安卓客戶端作為主要的展示平臺(tái)，主要實(shí)現(xiàn)了數(shù)據(jù)采集功能與服務(wù)器交互和評(píng)分結(jié)果的反饋。
　　最后對(duì)本系統(tǒng)進(jìn)行整體測(cè)試，包括功能與性能兩個(gè)方面，表明本文描述的移動(dòng)應(yīng)用網(wǎng)絡(luò)友好性分析系統(tǒng)滿足現(xiàn)有的移動(dòng)應(yīng)用網(wǎng)絡(luò)友好性分析需求，為移動(dòng)應(yīng)用分析管理提供了一套可