公交車載WiFi用戶網(wǎng)絡(luò)行為分析.pdf

1、隨著手機(jī)終端的大屏化和手機(jī)應(yīng)用體驗的不斷提升，手機(jī)作為網(wǎng)民主要上網(wǎng)終端的趨勢進(jìn)一步明顯，互聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用移動化寬帶化的需求日益明顯。與此同時，WiFi作為無線寬帶接入的主要技術(shù)之一，具有技術(shù)成熟，成本低廉，應(yīng)用廣泛等優(yōu)點。許多公司結(jié)合公共交通系統(tǒng)和WiFi技術(shù)，希望為乘客帶來更多有價值的增值服務(wù)的同時，構(gòu)建基于公共交通WiFi網(wǎng)絡(luò)的、以大數(shù)據(jù)為依托的“入口+平臺+服務(wù)”生態(tài)鏈。公交車載WiFi用戶產(chǎn)生了大量的網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)，這些數(shù)據(jù)具有很大的研究價

2、值。通過對這些數(shù)據(jù)進(jìn)行挖掘，有利于我們找到規(guī)律，理解群體的行為特點，進(jìn)而為用戶群體標(biāo)簽、廣告推薦、運營管理等諸多應(yīng)用提供理論和技術(shù)支持。針對這一背景，本文通過對公交車載WiFi用戶網(wǎng)絡(luò)行為的分析，構(gòu)建行為模式挖掘模型，目標(biāo)是分析用戶行為特點和挖掘用戶的潛在行為模式。
　　本文首先從用戶網(wǎng)絡(luò)行為分析的研究背景、國內(nèi)外研究現(xiàn)狀出發(fā)，根據(jù)公交車載WiFi用戶網(wǎng)絡(luò)行為的數(shù)據(jù)，借助分布式平臺Hadoop和數(shù)據(jù)流處理引擎Pig，分析了公交車載

3、WiFi下用戶網(wǎng)絡(luò)行為的點擊次數(shù)、消耗流量、手機(jī)品牌、網(wǎng)站類型偏好和上網(wǎng)時段等屬性。
　　本文在上面的統(tǒng)計分析工作基礎(chǔ)上，提取最重要的1000個網(wǎng)站并且用App分類方式對這1000個網(wǎng)站貼上類型標(biāo)簽，從而得到反映用戶行為類別的特征，然后對用戶行為類別進(jìn)行了分析。在此基礎(chǔ)上，我們結(jié)合分布式機(jī)器學(xué)習(xí)工具Spark MLlib對用戶進(jìn)行聚類，并通過TF-IDF算法提取新的特征，從而改進(jìn)聚類結(jié)果。接著對改進(jìn)后的聚類結(jié)果分析，找到主流的4種