基于校园网海量访问日志的用户行为分析
| 摘要 | 第1-6页 |
| ABSTRACT | 第6-11页 |
| 第1章 绪论 | 第11-18页 |
| ·校园网介绍 | 第11-14页 |
| ·校园网发展背景及现状 | 第11-12页 |
| ·校园网的特点 | 第12页 |
| ·校园网管理上存在的问题 | 第12-14页 |
| ·课题的研究现状 | 第14页 |
| ·课题的研究意义 | 第14-15页 |
| ·本文主要研究内容 | 第15-16页 |
| ·本文结构安排 | 第16-18页 |
| 第2章 用户上网行为分析的方法 | 第18-39页 |
| ·用户行为分析概论 | 第18-21页 |
| ·网络用户的基本概念 | 第18页 |
| ·网络用户行为的概念及特征 | 第18-20页 |
| ·网络用户行为的表示 | 第20页 |
| ·网络用户行为分析的概念 | 第20-21页 |
| ·网络用户行为分析的过程 | 第21-23页 |
| ·用户行为分析的整体流程 | 第21-22页 |
| ·每个阶段的主要工作 | 第22-23页 |
| ·本文采用的方法 | 第23页 |
| ·数据采集 | 第23-27页 |
| ·数据采集环境 | 第23-24页 |
| ·网络流量日志计费系统介绍 | 第24-26页 |
| ·获取数据的内容 | 第26页 |
| ·数据的特点 | 第26-27页 |
| ·数据预处理 | 第27-29页 |
| ·数据清理 | 第27-28页 |
| ·数据集成阶段 | 第28页 |
| ·数据变换 | 第28-29页 |
| ·数据归约 | 第29页 |
| ·统计分析 | 第29-32页 |
| ·概述 | 第29-30页 |
| ·数值计算 | 第30-31页 |
| ·绘制图表 | 第31-32页 |
| ·聚类分析 | 第32-39页 |
| ·概述 | 第32页 |
| ·数据结构 | 第32-33页 |
| ·数据类型 | 第33-37页 |
| ·常用聚类算法分类 | 第37-39页 |
| 第3章 日志数据的统计分析 | 第39-61页 |
| ·概述 | 第39页 |
| ·数据源 | 第39-43页 |
| ·数据选择 | 第39-41页 |
| ·数据内容与分类 | 第41-42页 |
| ·数据预处理 | 第42-43页 |
| ·网络数据理论分布特征 | 第43-45页 |
| ·不平衡性 | 第43页 |
| ·重尾分布 | 第43-44页 |
| ·Pareto分布 | 第44-45页 |
| ·变量随时间的分布特征 | 第45-48页 |
| ·流量随时间分布特征 | 第45-48页 |
| ·连接时长频数特征 | 第48页 |
| ·变量的频数统计 | 第48-55页 |
| ·目的IP地址访问情况统计 | 第48-50页 |
| ·目的端口访问情况统计 | 第50-51页 |
| ·用户应用行为统计 | 第51-54页 |
| ·策略使用情况 | 第54-55页 |
| ·变量间的相关性 | 第55-61页 |
| ·用户与访问连接数的相关性 | 第55-56页 |
| ·用户与流量的相关性 | 第56-57页 |
| ·连接时长与流量的相关性 | 第57-58页 |
| ·连接数与流量的关系 | 第58-59页 |
| ·上下行流量的相关性 | 第59-61页 |
| 第4章 校园网用户上网时段喜好分析 | 第61-70页 |
| ·概述 | 第61页 |
| ·数据源的选择 | 第61-62页 |
| ·数据预处理 | 第62页 |
| ·聚类算法 | 第62-63页 |
| ·结果及分析 | 第63-70页 |
| ·工作日的用户上网时段喜好 | 第63-67页 |
| ·双休日的用户上网时段喜好 | 第67-70页 |
| 第5章 总结 | 第70-73页 |
| ·研究工作总结 | 第70-71页 |
| ·后续工作和展望 | 第71-73页 |
| 参考文献 | 第73-76页 |
| 致谢 | 第76页 |
