隨著網(wǎng)絡(luò)流量的爆炸式增長(zhǎng),越來(lái)越多的研究基于網(wǎng)絡(luò)流進(jìn)行分析。網(wǎng)絡(luò)流的分析對(duì)于提升網(wǎng)絡(luò)服務(wù)質(zhì)量、改善網(wǎng)絡(luò)管理具有重要的意義。本文設(shè)計(jì)并實(shí)現(xiàn)了基于通聯(lián)日志的用戶行為分析系統(tǒng)完成對(duì)通聯(lián)日志格式的網(wǎng)絡(luò)流分析。系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)了三個(gè)功能:網(wǎng)絡(luò)地址標(biāo)定、用戶行為分析、服務(wù)器狀態(tài)監(jiān)測(cè)。具體來(lái)說(shuō),系統(tǒng)主要包括如下幾個(gè)部分:1.設(shè)計(jì)并實(shí)現(xiàn)了網(wǎng)絡(luò)地址標(biāo)定模塊�；谕�(lián)日志中客戶端與服務(wù)器的通聯(lián)信息差異,本文設(shè)計(jì)并實(shí)現(xiàn)了網(wǎng)絡(luò)地址標(biāo)定模塊。該模塊通過(guò)提取通聯(lián)日志的網(wǎng)絡(luò)指標(biāo),以端口、上下行字節(jié)、會(huì)話數(shù)量、活躍信息為依據(jù)進(jìn)行客戶端網(wǎng)絡(luò)地址和服務(wù)器網(wǎng)絡(luò)地址的標(biāo)定。系統(tǒng)以Hadoop搭建分布式環(huán)境、以MapReduce為分布式計(jì)算引擎、以HDFS和HBase為底層數(shù)據(jù)存儲(chǔ)框架,完成了對(duì)通聯(lián)日志的聚合、統(tǒng)計(jì)、標(biāo)定操作,實(shí)現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)地址的標(biāo)定功能。2.設(shè)計(jì)并實(shí)現(xiàn)了用戶行為分析模塊。本文在考慮骨干網(wǎng)用戶數(shù)量眾多的情況下,提出基于活躍時(shí)間分布的群體劃分算法,以群體中心點(diǎn)劃分群體,通過(guò)計(jì)算用戶的活躍時(shí)間分布向量與中心點(diǎn)向量之間的歐式距離,對(duì)用戶分群,從而發(fā)現(xiàn)不同活躍時(shí)間分布的用戶群體。另外,本文對(duì)客戶端用戶的業(yè)務(wù)使用偏好與時(shí)間進(jìn)行關(guān)聯(lián)分析,計(jì)算出用戶在不同時(shí)段的業(yè)務(wù)使用模式,以用戶的業(yè)務(wù)使用模式進(jìn)行群體劃分,從而為針對(duì)不同群體用戶進(jìn)行定向營(yíng)銷提供決策。3.設(shè)計(jì)并實(shí)現(xiàn)了服務(wù)器狀態(tài)監(jiān)測(cè)模塊。通過(guò)觀察通聯(lián)日志,提取出能描述服務(wù)器狀態(tài)的狀態(tài)指標(biāo),本文采用基于時(shí)間窗口的指標(biāo)融合算法,對(duì)服務(wù)器每個(gè)時(shí)間窗口的服務(wù)狀態(tài)進(jìn)行計(jì)算,發(fā)現(xiàn)服務(wù)狀態(tài)異常的時(shí)間窗口,從而檢測(cè)出服務(wù)器是否正常服務(wù)。系統(tǒng)設(shè)計(jì)并實(shí)現(xiàn)各個(gè)模塊完成對(duì)通聯(lián)日志的處理與分析。實(shí)現(xiàn)對(duì)通聯(lián)日志的網(wǎng)絡(luò)地址標(biāo)定功能;對(duì)用戶基于活躍時(shí)間分布和業(yè)務(wù)使用偏好的群體性劃分分析；對(duì)服務(wù)器基于時(shí)間窗口的狀態(tài)監(jiān)測(cè)分析。最后對(duì)各個(gè)功能進(jìn)行了實(shí)驗(yàn)測(cè)試與分析。
【學(xué)位單位】：北京郵電大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位年份】：2018
【中圖分類】：TP393.06

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本文編號(hào)：2811033