计算机用户行为分析系统：设计、应用与K-means聚类

本文档《计算机用户行为分析系统设计与实现》由中国传媒大学计算机与网络空间安全学院的连睿和范文庆共同撰写，着重探讨了如何通过深入研究和分析计算机用户的行为，以提升用户画像研究和智能学习平台等实际应用场景的效率和精度。作者首先认识到用户行为分析在现代信息技术中的重要性，特别是在个性化服务和用户体验优化方面。 系统的核心目标是收集用户在使用计算机时的行为数据，包括文件处理软件的使用日志、系统进程信息、主机信息以及键盘操作记录。这些数据被视为数值型数据，经过预处理后，采用了经典的K-means聚类算法进行分析。K-means算法是一种无监督学习方法，通过将数据分为不同的簇，每个簇内的数据点相似度较高，从而揭示出用户行为模式和潜在类别。 通过对这些数据进行聚类分析，系统能够生成用户行为的标签和等级，这有助于识别用户的使用习惯、偏好或可能存在的问题。这样的用户行为分析不仅可以帮助系统优化，如改进软件设计，提高用户体验，还可以应用于硬件开发，比如预测硬件需求和故障预防。 关键词方面，"计算机软件"明确指出了研究的对象和技术基础，而"用户行为"则强调了研究的重点。"机器学习"表明了采用的数据挖掘和模式识别技术，特别是K-means聚类算法。最后的"中图分类号：TP31"代表了这篇论文在计算机科学和技术领域的分类。 本文提供的计算机用户行为分析系统设计与实现，展示了如何利用现代信息技术手段洞察用户行为，为提升各类应用程序的智能化水平提供了有价值的方法论支持。这一系统不仅在学术上具有理论价值，也具有显著的实际应用潜力，对于推动IT行业的进步具有重要意义。