聚类算法在高校网络用户行为分析中的应用

• 作者: 栾维新 薛黎明
• 来源期刊: 现代电子技术
• 关键词: Kohonen神经网络 高校网络管理 上网行为 上网管理策略
• 年，卷（期）: 2016,（7）
• 所属期刊栏目: 通信与信息技术
• 页码范围: 29-32
• 页数: 4页
• 分类号: TN911-34
• 语种: 中文
• DOI: 10.16652/j.issn.1004-373x.2016.07.007

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。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	栾维新		108	1338	21.0	31.0
2	薛黎明		1	7	1.0	1.0