聚类算法在高校网络用户行为分析中的应用

摘要：

高校网络管理部门在运行管理过程中积累了大量用户上网行为数据，对用户上网行为进行整理分析将能掌握用户上网习惯、规律，科学有效地制定上网管理策略。以一具体高校为例，通过对用户上网数据进行预处理，抽取相应字段构建分析数据集，通过图表形式对上网登录时间进行统计展示。以上网时长为指标值，分别使用K-均值聚类与Kohonen神经网络聚类方法对上网记录进行聚类分析，得到聚类结果。结合用户信息，以用户与上网记录的对应准则作为判断聚类效果的准则，对两种聚类方式得到的结果进行比较，选择合适的结果。结合计算结果对实验单位的上网情况进行分析，对上网管理策略提出建议。

关键词：Kohonen神经网络、高校网络管理、上网行为、上网管理策略

所属期刊栏目：39

分类号：TN911-34

在线出版日期：2016-05-25（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共4页

页码：29-32