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大数据背景下高校网络用户行为分析系统研究

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  [摘 要]在高校中,用户在使用校园网的过程中会产生大量的行为日志数据,在这些大数据中隐藏着网络用户的上网行为轨迹,利用大数据挖掘和分析技术,能够获取用户上网的地点、时间段和时长、上网频率、使用流量以及网络服务需求。根据实际需要将得到的分析结果以动态可视化的形式直观呈现出来,为高校在用户管理、教学管理、资源调配、校园网管理等方面制定决策时提供重要的依据。文章分析了大数据对构建高校网络用户行为分析系统的意义,研究了系统构建要点,并对大数据背景下高校网络用户行为分析系统构建路径进行深入探究。
  [关键词]大数据;高校;网络用户;行为分析系统
  doi:10.3969/j.issn.1673 - 0194.2020.14.082
  [中图分类号]TP315 [文献标识码]A [文章编号]1673-0194(2020)14-0-02
  0     引 言
  随着互联网技术的不断发展,越来越多的网络服务和技术被运用到现代社会生活的各个领域中。在高校,广大师生利用各种网络途径和工具进行日常学习和生活已经成为普遍现象,高校网络用户已经成为当今网络用户中的主要群体。如何更好地管理高校网络用户,充分发挥网络优势资源,为高校发展服务,是当今高校管理工作中的一个重要课题。现阶段,数据挖掘和智能分析技术逐步成熟,高校可以利用大数据技术获取用户上网日志,获取丰富的上网行为资料,并通过智能分析与可视化需求展示,构建健全的高校网络用户行为分析系统。同时还要特别关注用户群体所处的环境,根据高校用户的个性化特点,深入分析用户流量、使用时长与网络服务内容等,为高校管理者提供具有参考价值的数据资料。
  1     大数据对高校网络用户行为分析系统构建的意义
  大数据不是一个单纯的“数据”概念,指一种“大量的”“巨大的”“海量的”数据状态;具体而言,代指一个具有大体量、丰富的数据集合。也可以说,大数据并非一种确切的技术形式,不是一种技术产品,而是在现有科学技术的基础上形成的、具有时代特征的一种现象。大数据具有以下4个特点:第一,具有海量的数据资料,一般以TB为单位,现阶段已经逐渐发展到PB单位;第二,具有较快的处理速度,可以在极短的时间内在各种不同类型的数据混合体中搜索具有较高价值的数据资料;第三,具有一定的复杂性,在数据体系中包含各种各样的数据资料,比如,地理位置、浏览信息、个人资料等;第四,具有较大的预测价值。
  大数据背景下,高校管理工作人员利用数据资料,在用户网络行为分析系统构建中应用大数据,可以体现较大的应用价值,相较于传统的问卷调查分析法,能够更加客观、准确、真实地获取用户上网资料,提高行为分析结果的可应用价值。此外,在大数据背景下,高校管理部门工作人员不再需要完全依靠调查问卷的方式获取用户的用网信息,而是利用数据抓取与分析技术,全面抓取更加多元化的评价资料,采取不同的评价方式,还能对用户的用网行为进行过程性评价,根据大用户的网络行为构建评价指标体系,及时评价用户的用网行为,提高对用户网络行为评价与分析的时效性。高校管理部门工作人员能够根据学校内不同院系、专业用户的课程设置情况、网络喜好、网络兴趣,制定具有针对性的用户用网行为建议,满足用户的个性化需求,以此引导高校用户适度用网、健康用网;还可以将用户的用网行为分析结果通过可视化的方式呈现给用户与教师,为教师管理用户提供重要依据。
  2     大数据背景下高校网络用户行为分析系统构建要点
  第一,根据用户在网络中各个网站的浏览时间、跳出率、访问次数与频率、回访间隔时间、网站注册情况、网站浏览行为与区域等,分析用户在网络中的浏览习惯;根据用户使用的搜索引擎、關联词、网站关键词等,分析用户的用网目的与需求。第二,根据用户在网络中的入口形式,比如:网站入口链接、广告入口,观察用户的网站访问流程,分析页面的结构设计情况;根据用户在网页上的热点图分布情况与数据,获取用户在不同时间段的网页访问情况。第三,对高校网络的访客流量进行分析,需要获取如下数据:分析用户群体所在区域24小时内的回访情况;分析网络访问人员的实际IP区域,比如,教学区域、生活区域;分析用户在高校网络中各个网站的周期访问量(小时、日、月),以此分析网站的访问高峰;分析高校网络中的用户访客浏览内容、浏览量、浏览流量来源、浏览页面类型;分析高校网络中用户访问浏览器中的查询工具使用情况,获取关键词与关联词。第四,对高校网络中的访问量分布时段进行分析。构建高校网络用户行为分析系统时,可以对用户的访问内容进行分类,之后分析用户的网站访问时间,深入探寻用户在不同时间段内浏览不同内容表象下潜在的浏览与信息获取习惯,借助系统的分析功能,获取结果,以此开展更加符合用户个性化、差异化需求的网页推荐活动。第五,优化部署校园网络用户行为分析系统,通过现有的上网行为管理设备和日志服务器,构建数据库系统,将“之前四个环节”搜集到的数据信息进行整合。采用MapReduce框架、列式存储等多种技术形式,处理后台大数据。利用图形计算技术、MVCC灵活分析数据,得到实时的可视化结果,传递到终端设备中,以手机APP的形式展现。
  3     大数据背景下高校网络用户行为分析系统构建路径
  3.1   对接学校现有上网行为管理设备,全面分析多方面数据资料
  对学校现有上网用户行为管理设备,进行升级与二次开发,以此获取更加全面的用户上网数据资料,奠定系统的构建基础。学校管理部门工作人员要结合现有的校园网络拓扑及其现有工具的使用特点,设置交换机端口镜像,以此获取校园网络的用户行为数据资料包。在这一过程中,交换机不会将数据资料包直接发送到所有的端口,而是将获取到的数据资料包通过一个端口全部复制到另一个端口,以此获取流量;工作人员可以在端口上连接两台PC设备,分配有效的IP地址,以此测试系统和发送数据。对数据流量的处理,也是用户上网行为分析的重要环节之一,由于在网络系统中初步搜集到的是较为混乱的资料无法直接使用,需要工作人员设置数据清理功能与数据标准化功能,通过设置特定的标准,分析网络用户行为是否存在异常,获取最初的高校网络用户行为特征。   3.2   引进可视化系统软件,构建良好的用户网络行为分析基础
  积极引进可视化动态处理技术,将用户的用网行为、数据及需求实时、准确地呈现给学校管理人员、教师或者用户,促使教师与用户能直观看到自己的用网行为及用网趋势,为用户调整自己的用网行为、教师开展用户管理工作、高校管理人员优化高校网络体系提供重要的依据。一般情况下,高校常用的可视化系统软件包括:Excel、JSON、CSV等。其中,Excel的操作方法更加简单,具备良好的可视化功能,但是难以完全呈现出能够满足高校网络管理需求的可视化界面;而地图可视化工具的应用模板仅限于地图或者与地图相关的数据,经过综合考量,高校网络管理部门工作人员可以考虑利用“Awesomechart.js”作为可视化工具,根据学校的网络行为数据,构建数据统计表格,之后根据校园管理需求,生成特定的动态可视化样式。数据可视化动态呈现是对数据的直观显示,促使用户更容易理解网络行为用户分析结果,提高高校网络用户行为分析的便捷性与灵活性,尤其在数据爆炸的当今时代,传统的可视化工具已经无法满足学校管理的需求,需要更加直观、鲜明、先进的可视化工具。
  3.3   优化设计网络用户行为分析功能,构建多功能网络用户行为分析系统
  深入设计高校管理网络的用户行为分析功能,提出多种不同项目的分析功能,比如:用户浏览需求分析、浏览趋向分析、浏览时间分析、日志访问查询关键词分析等,以此构建多种功能的分析系统,全面满足高校网络管理需求。在高校的用户行为分析系统中,工作人员可以分别设置日志采集模块、日志储存模块、日志分析模块与数据可视化模块,在不同的模块中,设置相应的标准及系统功能,比如:将日志采集模块、日志储存模块、日志分析模块分别与数据可视化模块相关联,将用户在高校网络中产生的浏览行为及时通过可视化的形式展现出来,以此掌握用户的上网兴趣偏好、时间偏好、浏览需求,便于学校制定更加符合用户需求的管理策略,促进高校校园网络管理体系的发展与完善。
  4     结 语
  在大数据背景下,越来越多的数据被运用到网络用户行为分析中,有利于更好地构建校园网络用户行为智能分析系统。高校管理人员要基于高校网络的实际使用情况,及时抓取网络用户的网络行为日志,分析用网数据资料;还要根据用户的个人信息,比如:专业、年龄、爱好等,提出具有针对性、可行性的用网建议,以此优化校园网络管理。此外,还要优化设计网络用户行为分析功能,构建多功能网络用户行为分析系统,将网络用户的用网数据进行可视化处理,获取用户的用网需求,为高校校园网络发展的奠定基础。
  主要参考文献
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