校园网用户行为信息的预处理与聚类方法研究

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1、分类号TP311单位代码10618密级公开学号2130140004硕士学位论文校园网用户行为信息的预处理与聚类方法研究研究生姓名：宋坤导师姓名及职称：蓝章礼教授申请学位类别工学硕士学位授予单位重庆交通大学一级学科名称软件工程论文提交日期2016年4月12日二级学科名称论文答辩日期2016年5月27日2016年5月27日TheResearchaboutthePreprocessingandtheClusteringMethodsofBehaviorInformationonCampusNetworkUsersADissertationS

2、ubmittedfortheDegreeofMasterCandidate:SongKunSupervisor:Prof.LanZhangliChongqingJiaotongUniversity,Chongqing,China摘要随着互联网的快速发展与普及，网络应用已深入人们的生活。校园网作为互联网的重要组成部分，在我国高校教育中占着举足轻重的地位。校园网用户数量快速增长，一些网络应用与管理的问题也开始暴露。校园网中用户群体在网络活动产生了海量的网络数据，利用数据挖掘技术对校园网中用户行为的日志文件进行分析，对于高校教学管理活动具有

3、重要的应用价值。论文旨在通过对校园网日志文件中的用户网络行为数据进行挖掘，以获取网络用户群体的网络行为规律，为校园网管理者制定有效策略来引导用户进行合理的网络活动提供支持。目前校园网用户行为信息的分析方法，往往只注重于聚类算法的算法设计，没有充分考虑校园网用户网络行为各属性之间的关系，而研究过程中选用的聚类算法也多局限于校园网用户行为分析中传统算法的应用与改进。论文根据校园网用户网络行为的特点，提出有效结合网络用户数据特点的预处理方式，并在此基础上，引入基于图论的子空间聚类方法，结合线性惯性权重的粒子群聚类算法，应用于预处理后所得数据

4、，得出有效的校园网用户网络行为模式。具体研究内容如下：①研究现有校园网用户行为信息分析方法，包含统计方法和聚类方法中的预处理过程和聚类过程。并对常用的聚类算法及其性能进行了介绍。②针对校园网中用户行为信息数据特点，结合现有预处理方法，提出适用于校园网用户网络行为数据的新的预处理方法，解决现有分析方法中只能分析单一属性，不能将不同属性进行融合分析的问题。③根据校园网用户行为信息数据特点，在聚类过程中引入基于图论的子空间聚类方法，将研究对象的聚类问题转化为无向加权图的顶点分割问题，在此基础上对原始研究数据经过预处理后所得的距离矩阵提取特征

5、矩阵，实现对校园网网络数据中高维数据的有效降维，并在此基础上引入带有线性惯性权重的粒子群聚类算法，完成校园网用户行为信息的分析。本文的创新点包括：①提出针对校园网用户行为信息的归一化加权的预处理方法，完成研究对象不同属性数据的融合分析。②在校园网用户行为信息分析中提出将子空间概念和粒子群聚类相结合的聚类算法，完成研究数据的有效降维，在一定程度上避免常用聚类算法容易陷入局部最优解的问题，实现了对研究对象的聚类。I实验结果表明，本文所提出的预处理方法可以完成研究数据中不同属性的融合，实现对校园网对象的融合分析。在此基础上引入基于子空间的粒

6、子群聚类算法，对比现有校园网用户行为信息研究方法，降低了算法的时间复杂度，避免了中心点选择的敏感性，增强了高位数据的处理能力，实现了聚类结果的稳定性，得出了更真实的聚类结果，为校园网用户行为信息研究提供了新的思路。关键词：网络行为分析，归一化加权，子空间聚类，校园网用户IIABSTRACTWiththerapiddevelopmentandpopularityofInternet,thewebapplicationshavecometohumanlifedeeply.AsacrucialmemberofInternet,thecamp

7、usnetworkplaysanimportantroleinourcollegeeducation.However,wecanclearlyseethefactthatontheonehand,thequantityofcampusnetworkusersisincreasinglygrowing;ontheotherhand,someproblemsonwebapplicationsandinternetregulationsstillexist.Basedonthefactthatthecrowdofcampusnetworku

8、serswillbringaboutamountsofdataonnetworkactivities,wecouldanalysislogfileofuserbehavioroncampusnetworkbyusingt