校园网用户群体行为的研究与分析

摘要

在网络使用过程中，由于用户具有各自的兴趣爱好和访问习惯，因此其关注的内容不完全相同，使用网络的时间和服务也各不相同，并且不同的用户群体不可避免地带有各自的群体行为特征。了解网络用户的群体行为，能从更宏观的角度得到网络使用轮廓，一方面为用户使用网络提供一定的指导意义，帮助其更加充分合理的利用网络资源；另一方面也为网络管理者进行异常检测等网络管理工作提供理论依据。校园网作为互联网的一个组成部分，其用户的专业性和使用网络的目的性较强，决定了它可能比校外普通互联网用户具有更明显的特征。探究和了解校园网用户群体行为特征，可以为校园网的网络规划与建设等工作提供重要的理论基础，因此对校园网用户群体行为的研究显得日渐重要。 本文提出一种从校园网用户群体角度出发，研究用户群体行为特征的分析方法。由于网络使用受到诸多因素的影响，变化多而快，很难用一套有效的机制对其进行概述，因此本文着重研究了用户群体行为分析的方法。首先采集校园网主干数据流，通过流聚合等手段获得分析的数据源；再经过数据预处理和数据选取从中得到能描述用户群体行为且相关性最大的属性集合；然后对群体进行分类和标识，分别以纵向和横向的角度从使用时间、使用服务、访问流量等方面提取出用户群体行为特征；最后采用数据挖掘中的聚类分析从群体访问地址倾向这一角度对地址属性进行分析，得出较为全面的用户群体行为特本文还对数据挖掘的聚类分析在地址属性上的应用进行了深入研究和讨论，针对以往聚类算法中没有考虑IP地址的特征属性，聚类结果分散不完整，且没有实现不同类间的最大相异度这几个问题，提出一种新的聚类算法。算法结合最长前缀匹配和最近邻规则聚类算法的概念，运用逐步优化的层次聚类的思想，自动并有意义地进行基于数据集中地址属性的无监督聚类，得到用户群体对网站的使用偏好。 本文对用户群体行为特征的研究与分析为下一步识别异常行为、网络异常监测以及更好的进行校园网规划设计等做出了充分的理论准备。

目录

文摘

英文文摘

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第一章引言

1.1课题的研究意义

1.2课题的研究背景

1.3论文的研究内容及体系结构

1.3.1研究内容

1.3.2论文的体系结构

第二章网络用户行为分析的相关研究

2.1网络用户及网络用户行为的内涵

2.1.1网络用户的概念及分类

2.1.2网络用户行为的概念及研究意义

2.2网络用户行为分析研究现状

2.2.1分析技术

2.2.2数据来源

2.2.3协议层次

2.3数据挖掘在行为分析上的优越性

2.4本文工作的特点

第三章用户群体行为分析的准备工作及分析方法

3.1分析工作概述

3.1.1分析的目标和内容

3.1.2分析的步骤

3.2数据采集

3.2.1数据采集的对象

3.2.2数据流采集方法

3.2.3本文的工作及关键技术介绍

3.3数据预处理

3.3.1数据预处理的重要性

3.3.2数据预处理方法

3.4数据选取

3.4.1数据选取的目的

3.4.2数据选取工作

3.5分析内容和分析方法

3.5.1用户群体的分类及标识

3.5.2分析内容及相应的数据选取

3.5.3群体行为的分析方法

3.6本章小结

第四章基于地址属性的数据挖掘方法的研究

4.1问题的提出

4.2聚类分析

4.2.1聚类分析概述

4.2.2数据类型与数据结构

4.2.3通用的分析方法

4.2.4在地址属性上应用的必要性

4.3在地址属性上使用聚类分析的研究

4.3.1 K-Means和K-Medoids算法

4.3.2最近邻近算法

4.3.3基于密度的算法

4.3.4进化算法

4.3.5最长前缀匹配

4.4基于地址属性的逐步优化层次聚类算法

4.4.1算法的基本思想

4.4.2算法实现

4.4.3算法的应用及实验结果

4.5本章小结

第五章校园网用户群体行为分析方法的应用

5.1使用时间的宏观分析

5.2各种典型服务的使用时间变化趋势及对比分析

5.3各种典型服务的使用比例分析

5.4各种典型服务的使用流量比例、变化趋势及对比分析

5.5访问地址偏好分析

第六章回顾与展望

6.1总结

6.2下一步工作及展望

致谢

参考文献

硕士在读期间发表论文

附录