隨著互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的快速發(fā)展以及教育信息化建設(shè)的逐步推進(jìn),校園網(wǎng)作為給師生提供教學(xué)、科研、交流的重要平臺(tái),已成為衡量高校現(xiàn)代化和信息化建設(shè)的重要指標(biāo).但伴隨校園網(wǎng)規(guī)模的擴(kuò)大和用戶數(shù)量的持續(xù)增長(zhǎng),校園網(wǎng)也帶來(lái)一些負(fù)面影響.比如有些學(xué)生過(guò)于沉迷網(wǎng)絡(luò),耗費(fèi)了大量的時(shí)間與精力,占用了大量的帶寬.因此,分析校園網(wǎng)用戶行為是很有意義的.對(duì)網(wǎng)絡(luò)管理者而言,既可以了解校園網(wǎng)的整體運(yùn)行情況,又可以對(duì)網(wǎng)絡(luò)的合理規(guī)劃提供更有力的依據(jù);對(duì)學(xué)校管理者而言,可以了解學(xué)生的上網(wǎng)習(xí)慣和對(duì)網(wǎng)絡(luò)的依賴程度,防止學(xué)生沉迷于網(wǎng)絡(luò)而影響學(xué)業(yè).本文以延安大學(xué)校園網(wǎng)認(rèn)證計(jì)費(fèi)服務(wù)器的數(shù)據(jù)庫(kù)作為數(shù)據(jù)源,抽取了一個(gè)月的數(shù)據(jù)作為研究對(duì)象,并在Microsoft SQL Server 2012平臺(tái)上完成了以下工作:（1）數(shù)據(jù)預(yù)處理:利用SSIS工具對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行了預(yù)處理;（2）建立上網(wǎng)行為分析模型:選取經(jīng)典的K-means聚類算法,通過(guò)對(duì)比4次聚類結(jié)果確定了上網(wǎng)行為分析模型的參數(shù)（即K-means算法中K值的選�。�、分析了聚類結(jié)果、利用上網(wǎng)行為分析模型的鉆取功能對(duì)異常上網(wǎng)行為用戶群進(jìn)行了分析;（3）上網(wǎng)行為分析模型的驗(yàn)證應(yīng)用:通過(guò)抽取另外一組數(shù)據(jù)對(duì)... 

【文章來(lái)源】：延安大學(xué)陜西省

【文章頁(yè)數(shù)】：53 頁(yè)

【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【部分圖文】：

聚類的基本思路Figure2-1Thebasicideaofclustering

K-means算法流程圖

- 10 -圖 3-1 上網(wǎng)行為分析系統(tǒng)構(gòu)造圖Figure 3-1 Structure Diagram of Internet Behavior Analysis Syste


本文編號(hào)：3493363