校园网用户行为聚类分析：基于K-means的数据挖掘研究

本篇论文深入探讨了"基于聚类算法的校园网用户行为分析研究"。作者丁青、周留根和吴永喜，分别来自南京农业大学工学院网络中心、研究生院和信息科学技术学院，共同致力于利用数据挖掘技术来优化校园网的管理。研究的核心是针对后台计费服务器数据库中的用户行为数据，通过K-means聚类算法进行分析。 K-means算法是一种常见的无监督学习方法，它将用户根据其上网行为特征自动划分为不同的群组，每个群组内的用户具有相似的行为模式。这种聚类分析有助于揭示校园网用户的使用习惯、流量分布和潜在需求，为网络管理者提供制定个性化管理策略的依据。论文指出，通过对日志数据的挖掘，可以更好地理解用户的行为特性，如访问时间、频率、内容偏好等，进而合理分配带宽，提升网络资源利用率，以及优化路由策略，改进网络性能和用户体验。 当前，许多高校在校园网运营中依赖应用服务器，产生的大量日志数据蕴含着丰富的信息资源。作者的研究利用这些数据，旨在构建用户行为分析模型，帮助管理者全面掌握校园网的运行状态和用户使用情况，以便实时调整网络资源分配，提高网络运营效率。 论文的理论基础部分介绍了聚类分析的基本概念，强调其在数据挖掘中的重要性，即通过对数据的分组和相似性度量，发现数据内在的结构和规律。聚类分析的目的是为了将数据对象划分成具有相似特性的类别，这对于理解和预测用户行为具有显著的价值。 这篇论文深入剖析了如何通过数据挖掘和K-means聚类算法来洞察校园网用户的行为模式，为提升网络服务质量，满足个性化需求，以及优化网络资源分配提供了有力的理论支持和技术手段。这在当前互联网普及的背景下，对于高校网络管理具有很高的实际应用价值。