校园网用户行为分析系统研究与实现

摘要

信息化时代，人们的工作、学习和生活越来越多地依赖于网络。高校中，校园网的建设和运用也已成为各高校教育现代化建设水平的一个重要标志。校园网作为互联网的一个重要组成部分，其用户自身的专业性和使用网络的目的性较强，因此校园网用户访问网络的行为相比普通的公众互联网用户具有更明显的特征。研究和分析校园网用户的行为特征，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。同时随着网络信息技术的发展，网络成瘾问题日益引起全社会的关注，网络成瘾不仅危害青少年个体的身心健康，还影响了家庭幸福及社会安定。研究和分析校园网学生用户的上网行为，对学校及早的发现潜在的网络沉迷者，以对其进行干预和引导有着积极的意义。 本文主要针对用户群体行为五个方面进行研究，即分时间段的在线人数分析研究、用户使用网络时间的宏观分析、用户使用流量的分析、各类常见网络应用的使用情况分析、用户访问目的地址分析。此外，进一步从访问目的IP地址角度研究用户行为，对网络访问数据的目的地址进行聚类分析，提出了基于CIDR的逐次聚类算法来处理海量的目的地址数据，并对聚类形成的访问目的地址块进行归类研究，由此可以得到整个校园网对互联网分时段的访问地址偏好。掌握了网络流量去往的主要目的地，可以引导网络带宽的分配等相关工作的开展。

目录

文摘

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声明

致谢

1 绪论

1.1 本课题的研究背景

1.2 本课题的研究意义

1.3 本课题的研究内容

2 用户行为分析概述

2.1 各领域用户行为分析的研究现状

2.1.1 信息安全中的行为分析

2.1.2 移动通信中的用户行为分析

2.1.3 网络营销中的用户行为分析

2.2 网络用户行为分析的研究现状

3 用户行为分析的相关技术研究

3.1 数据挖掘

3.1.1 数据挖掘的概念和定义

3.1.2 数据挖掘技术的历史及发展趋势

3.1.3 数据挖掘研究内容及功能

3.2 聚类分析

3.2.1 聚类的概念

3.2.2 聚类分析的算法应具有的特点

3.2.3 聚类分析的算法的主要类型

4 校园网用户行为分析系统的设计与实现

4.1 系统设计的基本目标

4.2 系统设计的方案

4.2.1 系统的设计思路

4.2.2 系统的结构模型

4.2.3 数据的收集

4.3 数据预处理

4.3.1 数据清理

4.3.2 数据集成

4.3.3 数据变换

4.4 基于目的IP地址的聚类分析

4.4.1 CIDR

4.4.2 基于CIDR思想的逐次IP聚类算法

5 校园网用户行为分析方法的应用

5.1 Intemet使用情况分析

5.1.1 分时段在线人数分析

5.1.2 在线时间分析

5.1.3 使用网络流量分析

5.1.4 常见网络应用的使用情况分析

5.1.5 用户访问目的地址分析

5.2 访问互联网地址聚类分析

5.3 学生使用网络情况的分类分析与关联分析

5.3.1 分类方法

5.3.2 学生上网时问的关联分析

6 总结与展望

6.1 总结

6.2 工作展望

参考文献