数据挖掘在用户上网行为分析中的应用研究

严格遵循数据挖掘的步骤,采用时间序列挖掘算法,结合微软的BI数据挖掘工具（SQL Server Business Intelligence Development Studio）对从数据堂[9]上采集的数据集进行建模,从而挖掘出在特定时间段内用户的上网行为模式和潜在的上网规律,对校园网络的科学管理提出了合理的建议。

基于云计算的WAP日志处理和用户上网行为分析

在移动互联网迅猛发展的时代,电信运营商对用户上网日志等非结构化数据的处理、分析和挖掘变得尤为重要,传统的基于小型机和关系型数据库的数据处理系统已经无法满足海量非结构化数据的及时处理需求,相对传统做法,搭建X86集群、利用云计算技术对海量非结构化数据进行处理,具有高效、低成本、易扩展等方面的巨大优势。另外,用户上网日志中包含着大量的个性化信息,如何充分挖掘和分析这些信息,对电信运营商在移动互联时代实现精细化运营至关重要。该论文主要以用户WAP日志为例,详细阐述如何利用云计算技术处理海量的非结构化数据,进而去挖掘和分析用户上网行为。

高效识别用户上网行为和提高大数据准确性的研究

针对网络产生的大量用户上网行为记录数据,探讨如何在海量数据中提取有用的信息,为学校领导提供决策支持和科学依据。提出了建立网络行为特征和AC算法检测模型来识别网络用户上网行为的方法,该方法通过检测模型识别服务器响应的content-type类型,判断其是否为提前预设的类型,如果是则将其标注为有效访问。实验结果表明,该方法能够有效识别用户实际点击访问网站行为,为学校大数据分析提供准确的数据来源,进而能够为学校领导者的决策提供有力的支持。

校园网用户上网行为的安全管理探讨

随着教育改革的不断深化,作为计算机网络系统,校园网得到了快速发展,成为教学以及管理的重要平台,也受到了广大师生的喜爱,但校园网用户上网行为管理工作仍然不尽如人意,需要引起重视。本文对如何加强校园网用户上网行为安全管理问题进行了探讨,首先首要分析了安全管理存在的问题,在此基础上就如何进一步加强安全管理工作提出了一些对策。

基于Python语言的网络日志处理系统设计

随着互联网的发展,网络已经成为人们生活不可缺少的一部分。现在接入互联网的形式已经发生了变化,由传统的PC机接入发展到今天的各种移动终端(手机、平板电脑、物联网设备)接入,从而对网络安全提出了更高要求。在网络安全管理中,对用户行为管理是最基本的,只有管理好用户的上网行为才能做对网络可查可管。该系统将以Python程序架构为基础,设计一套适合处理校园网络用户上网行为的程序。