基于计费系统的校园用户行为分析与建模

发布时间：2020-03-28 10:01

【摘要】：随着互联网络技术的飞速发展,特别是计算机技术的发展普及,人类社会的数据量呈现出爆炸式的增长趋势,如何充分发挥数据的价值,挖掘出海量数据中隐藏的有价值的知识与信息,已经成为当今互联网企业和高校的重点研究方向。在教育领域,计算机技术的普及也促进了高校信息化水平的提升,各类信息管理和网络系统在高校中得到广泛应用,并逐步累积了大量的学生网络行为数据,在此背景下,利用数据挖掘技术分析校园用户上网行为,不仅有助于校园用户更好地进行自我认知,而且还能够为网络管理者掌握校园网络使用情况和用户整体上网行为信息提供有效的技术支持。本文基于北京交通大学Dr.com计费系统的校园网络用户访问日志,从网页分类技术、用户行为分析建模、用户行为分析系统设计和实现三个方面展开了一系列的研究。具体研究内容如下:(1)研究了基于URL的网页分类技术。与传统的网页内容分类方法不同,本文提出了基于URL的网页混合分类算法,通过URL分类库和基于N-Gram语言模型的URL分类器两部分实现URL网页分类,最终通过WebKB数据集和URL分类库的验证了分类器的分类准确性。(2)研究了基于用户属性的用户行为建模技术。首先对计费日志进行数据预处理,包括数据清洗、用户识别、会话划分和基于网页相似性的会话归约;其次基于URL进行主题分类,并引入访问时长和访问频次因素,根据加权兴趣度获取用户兴趣主题表示;最后,结合用户的上网时间属性,建立了用户行为模型,并通过实验测试验证了模型的准确性。(3)设计并实现了校园用户行为分析系统。系统后端将用户行为模型的各个模块进行实现;系统前端分为校园用户端和校园管理员端,校园用户端可以查看自己的历史访问记录以及上网行为的分析结果;校园管理员端可以查看全校用户的整体访问行为,并可以进行异常行为的检测。
【图文】：

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数据挖掘就是“数据—知识”。现在很多人将数据库中的知识发现逡逑（Ｋｎｏｗｌｅｄｇｅ邋Ｄｉｓｃｏｖｅｒｙ邋ｉｎ邋Ｄａｔａｂａｓｅ，邋ＫＤＤ）看作数据挖掘一个流行的同义词。ＫＤＤ逡逑从输入数据到输出挖掘知识的过程如图１－１所示。逡逑清理和集成逡逑 …逦ｉ逡逑数据库邋＼逦逦ｉｔ逡逑选择和变换处理后的数据逡逑数据仓库逡逑数据挖掘逡逑一般文件逦Ｉ逡逑知识逦模型逡逑图１－１邋ＫＤＤ过程逡逑Ｆｉｇ邋１－１邋Ｐｒｏｃｅｓｓ邋ｏｆ邋ＫＤＤ逡逑目前在信息产业界一般是将数据清理和数据集成作为数据预处理步骤执行，逡逑结果数据存放在数据仓库中。数据挖掘步骤可与用户或知识库交互，将有趣的模式逡逑提供给用户，或作为新的知识存放在知识库中。逡逑Ｗｅｂ日志挖掘就是对Ｗｅｂ数据进行数据挖掘与分析，从杂乱无序的数据中发逡逑现潜藏的价值和知识模式。Ｗｅｂ信息复杂多变，结构化、半结构化甚至是非结构化逡逑的数据在Ｗｅｂ上随处可见，Ｗｅｂ挖掘可以把多种数据作为处理对象，可以是服务逡逑器日志、浏览器Ｃｏｏｋｉｅ、用户的网上购物信息或者用户使用应用软件的行为习惯。逡逑３逡逑

基于计费系统的校园用户行为分析与建模

图１－２邋Ｗｅｂ挖掘的分类逡逑Ｆｉ１－２邋Ｗｅｂ邋ＭｉｎｉｎＣｌａｓｓｉｆｉｃａｔｉｏｎ逡逑
【学位授予单位】：北京交通大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2019
【分类号】：TP393.09

【参考文献】