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文檔簡介
1、互聯(lián)網(wǎng)對人們的日常生活有著重要的影響,隨著人們使用互聯(lián)網(wǎng)的方式方法和應(yīng)用類型日趨多元化,由此產(chǎn)生的用戶網(wǎng)絡(luò)行為數(shù)據(jù)量也在迅速增長。從海量的網(wǎng)絡(luò)行為數(shù)據(jù)中挖掘出可用的信息,不僅具有很大的研究價值和商業(yè)價值,還可以為政府提供決策支持,為人們的生產(chǎn)和生活提供指導(dǎo)依據(jù)。本文主要在大數(shù)據(jù)環(huán)境下圍繞網(wǎng)絡(luò)行為數(shù)據(jù)采集、建模、分析和挖掘開展了系統(tǒng)性的研究,結(jié)合學(xué)生學(xué)習(xí)成績進行數(shù)據(jù)挖掘,分析了網(wǎng)絡(luò)行為對學(xué)習(xí)成績的影響。
本研究主要內(nèi)容包括:⑴在
2、數(shù)據(jù)采集方面,針對在萬兆網(wǎng)絡(luò)環(huán)境中使用通用服務(wù)器采集數(shù)據(jù)包存在性能不足這一問題,從軟硬件兩方面對問題進行了分析,并對近年國際上新出現(xiàn)的報文捕獲方案進行了對比試驗,給出了在萬兆網(wǎng)絡(luò)環(huán)境中使用通用服務(wù)器線速采集數(shù)據(jù)包的方法,并對協(xié)議識別方法進行了研究。⑵在描述性分析階段,針對在大數(shù)據(jù)環(huán)境下分析觀測網(wǎng)絡(luò)行為數(shù)據(jù)存在難度大的問題,使用Pentaho平臺對數(shù)據(jù)進行了清洗轉(zhuǎn)換,實現(xiàn)了一個WEB端的可視化觀測環(huán)境,設(shè)計了多維分析模型,滿足了研究工作中
3、描述性分析的需要。⑶在指標(biāo)運算方面,針對使用傳統(tǒng)方法處理海量網(wǎng)絡(luò)行為數(shù)據(jù)存在效率低的問題,使用Pentaho平臺調(diào)用Hadoop組件和R插件的方法對采集到的網(wǎng)絡(luò)行為數(shù)據(jù)進行并行運算,并利用顆粒度放大方法和箱線圖法對網(wǎng)絡(luò)行為數(shù)據(jù)進行歸約,解決了數(shù)據(jù)處理過程中處理效率低的問題。⑷利用網(wǎng)絡(luò)行為指標(biāo)和學(xué)生成績數(shù)據(jù)開展了挖掘研究工作,采用線性支持向量機(Linear SVM)、梯度上升樹(Gradient Boosted Trees,GBT)和K
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