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基于大数据的校园网用户行为分析系统的设计与实现
摘要
随着信息技术的迅猛发展和校园信息化建设的深入推进，校园网已成为师生日常学习、教学和科研不可或缺的基础设施。然而，随着用户数量的急剧增长和网络应用的日益丰富，校园网面临着前所未有的管理挑战。为了更好地理解用户行为模式，优化网络资源配置，提升网络服务质量，并保障网络安全，开发一套基于大数据的校园网用户行为分析系统显得尤为重要。
该系统通过数据采集工具，从校园网络中收集用户的上网行为数据，包括上网地点、时间段、时长以及访问的模块等信息。这些数据随后被导入到Hadoop分布式文件系统中进行高效存储和管理。在数据处理阶段，Spark发挥其强大的分布式计算能力，对数据进行清洗和预处理。Spark能够处理大规模的数据集，通过其内置的函数和方法，如drop()、fillna()、dropDuplicates()等，有效地去除重复值、填充缺失值，并转换数据类型。清洗后的数据被存储到MySQL数据库中，以便进行后续的分析和查询。在数据可视化方面，Vue.js用于构建交互式的用户界面，而Echarts则专注于图表的渲染和展示。通过Echarts，可以生成上网地点占比的饼图、时间段分布的柱状图、上网时长的柱状图、访问模块分布的柱状图以及访问频率的雷达图等，实现了对校园网用户行为数据的全面收集、高效处理、灵活存储和直观展示，为校园网络管理、用户行为分析和网络安全监控提供了有力的支持。
关键词：校园网用户行为分析；Python语言；Django框架
Designandimplementationofcampusnetworkuserbehavioranalysissystembasedonbigdata
Abstract
Withtherapiddevelopmentofinformationtechnologyandthedeepeningofcampusinformationconstruction,campusnetworkhasbecomeanindispensableinfrastructureforteachersandstudentsdailylearning,teachingandscientificresearch.However,withtherapidgrowthofthenumberofusersandtheincreasingrichnessofnetworkapplications,thecampusnetworkisfacingunprecedentedmanagementchallenges.Inordertobetterunderstanduserbehaviorpatterns,optimizenetworkresourceallocation,improvenetworkservicequality,andensurenetworksecurity,itisparticularlyimportanttodevelopasetofuserbehavioranalysissystembasedonbigdata.
Thesystemcollectsusersonlinebehaviordatafromcampusnetworkthroughdataacquisitiontools,includingonlinelocation,timeperiod,durationandaccessmodules.ThisdataisthenimportedintotheHadoopdistributedfilesystemforefficientstorageandmanagement.Inthedataprocessingphase,Sparkutilizesitspowerfuldistributedcomputingcapabilitiestocleanandpreprocessdata.Sparkiscapableofhandlinglarge-scaledatasetswithbuilt-infunctionsandmethodssuchasdrop(),fillna(),dropDuplicates(),andsoon,effectivelyremoving