基于校园网的网络用户行为分析研究.docVIP

摘  要 本文主要研究校园网用户行为的特征，便于校园网网络管理人员更好地从 整体上了解校园网络行为，改进和优化校园网。同时，网络管理人员能够综合 分析校园网络各方面的信息，及时了解校园网整体的运行状态，从而采取相关 措施以实现网络管理的优化，更好地、方便地管理网络。 本文首先对网络用户和网络行为建立了概念与分类体系，并在此基础上对 用户进行了分类；其次，采集学校网络设备数据库中的数据集，选取研究所需 的数据，标识出用户并进行分类；再次，运用数据挖掘和 WEB 数据挖掘的知 识对采集到的数据进行挖掘和分析，本文主要使用一种基于 IP 地址的融合最长 前缀匹配和最近邻近算法的混合聚类分析方法来分析用户行为；最后，按照不 同专业、不同年级之间的行为进行分析从用户的上网时间、使用的网络服务、 访问网站的偏好行为方面进行分析。 关键词：网络用户行为，行为分析，数据挖掘，WEB 数据挖掘，聚类分析 I ABSTRACT This paper studies the characteristic of the campus network users， for campus network managers easy and better understand the overall behavior of the campus network，improve and optimize the campus network。while the network management can comprehensive analysis of information on all aspects of the campus network， keep abreast of the campus network as a whole running in order to take relevant measures to achieve the optimization of network management，better and easily manage their networks。 In this paper，first established the network user and network behavior concepts and classification system and classification of users on this basis；second，acquisition data sets of the school network equipment database，select the required data research，identify and classify the user；third，by using the data mining and the knowledge of WEB data mining to mining and analysis the collected data。This paper using IP address based on the longest prefix matching and nearest neighbor algorithm for hybrid clustering method to analyze user behavior；finally，according to different professions and grade，analyze the behavior of Internet users from time、 using the network services,、access to the site preference。 Key words: network user behavior, behavioral analysis, data mining, WEB data mining, clustering analysis II 学位论文独创性声明 本论文是我个人在导师指导下进行的研究工作及取得的研究成果。论文中除 了特别加以标注和致谢的地方外，不包含其他人或其它机构已经发表或撰写过的 研究成果。其他同志对本研究的启发和所做的贡献均已在论文中作了明确的声明 并表示了谢意。 作者签名：  日期： 学位论文使用授权声明 本人完全了解南京财经大学有关保留、使用学位论文的规定，即：学校有权 保留送交论文的复印件，允许论文被查阅和借阅；学校可以公布论文的全部或部 分内容，可以采用影印、缩印或其它复制手段保存论文。必威体育官网网址的论文在解密后遵 守此规定。 作者签名：  导师签名：  日期： 南京财