网络用户行为的多维度分析方法.pdf

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1、网络用户行为的多维度分析方法许昌达2015年12月中图分类号：UDC分类号：网络用户行为的多维度分析方法作者姓名许昌达学院名称计算机学院指导教师陈朔鹰副教授答辩委员会主席刘玉树教授申请学位工学硕士学科专业计算机科学与技术学位授予单位北京理工大学论文答辩日期2015年12月MultidimensionanalysisofnetworkuserbehaviorCandidateName:ChangdaXuSchoolorDepartment:ComputerScienceandTechnologyFacultyMentor:Prof.ShuoyingChenChair,Thesi

2、sCommittee：Prof.YushuLiuDegreeApplied:MasterofScienceMajor:ComputerScienceandTechnologyDegreeby:BeijingInstituteofTechnologyTheDateofDefence:December,2015研究成果声明本人郑重声明：所提交的学位论文是我本人在指导教师的指导下进行的研究工作获得的研究成果。尽我所知，文中除特别标注和致谢的地方外，学位论文中不包含其他人已经发表或撰写过的研究成果，也不包含为获得北京理工大学或其它教育机构的学位或证书所使用过的材料。与我一同工作的合作

3、者对此研究工作所做的任何贡献均已在学位论文中作了明确的说明并表示了谢意。特此申明。签名：日期：北京理工大学硕士学位论文摘要随着互联网技术的快速发展和广泛普及，互联网的服务模式正在从传统的被动模式向个性化服务等主动模式演变。企业要做好个性化服务就要求对用户上网的兴趣、习惯有充分的理解。用户行为分析能够在海量的原始数据中找出潜在的用户群体特征，从而为商业决策和科学研究提供数据支持。本文主要通过在多个维度下，对用户上网行为特征进行分析，并找出每个维度中潜在的用户群体以及该群体对应的上网习惯和规律。通过对多个维度的分析结果进行相关性讨论，分析出用户的综合上网行为模式及特征。文中实验所

4、采用的数据，来自于北京理工大学所有用户的真实上网数据。原始数据覆盖了庞大的用户群体，因此分析结果在一定程度上能够真实的反应出当前大学校园宽带用户的上网特征和行为现状。本文的分析模型和方法同样适用于在其它城域网中进行用户行为分析。本文具体研究内容包括：(1)上网活跃维度分析。该维度对用户上网行为特征和用户上网行为模式进行了分析。采用Bcv-k-means聚类算法挖掘出用户活跃维度下的上网行为模式。(2)Web兴趣维度分析。在对用户Web兴趣模式的分析中，我们针对样本数据的特点，提出了一种基于熵的自动聚类算法，用于分析用户访问网站的兴趣模式。该算法与传统聚类算法相比，无需用户指定

5、任何参数，并且能够发现任意形状和大小的不规则簇，并通过实验验证了算法的有效性。(3)网络业务维度分析。在该维度中，我们针对用户常用的网络业务进行分析，挖掘出用户常用的业务模式和业务使用特征。(4)维度间关联分析。本文对网活跃维度、网站访问兴趣维度的分析结果进行了相关性讨论，并对特殊的用户模式进行了补充分析。关键词：用户行为分析；多维度分析；数据挖掘；聚类算法I北京理工大学硕士学位论文AbstractWiththerapiddevelopmentofInternet,Internetservicesarebecomingmoreandmoreactivethanbefore,s

6、uchaspersonalizedservice.Todeveloppersonalizedservices,itisnecessaryforcompaniestohaveadeeperunderstandingofuser’sinterests.Userbehavioranalysiscanfindoutpotentialfeaturesfromlargeamountofrawdataandprovidedecisionsupportforbusinessandscientificresearch.Inthispaper,weanalyzethebehaviorcharac

7、teristicsofusersinmultipledimensionsandminingpotentialusergroupsineachdimensionaswellasthecorrespondinghabitsandregulars.Throughtheanalysisresultsofseveraldimensions,weanalyzethecomprehensivebehaviorpatternsandcharacteristics.Thedatausedinthispapercomefr