网络用户行为分析与研究

文档字数：4845
网络用户行为分析与研究
[摘要]用户群体分析利用了单用户网络行为分析的结果，首先，用户群网络分析模块对单个用户所得到的抽样数据进行处理，构建基本用户模型。用户模型包含描述用户历史访问网页的抽样结果，历史访问时间的抽样结果，历史使用业务类型的抽样结果等。通过归一化方法，将用户映射到多维空间上，再使用蚁群聚类的方法，将行为相似的用户化为子网络，同时得出该子网络的代表信息。
[关键词]用户群网络  聚类  归一化  用户建模
0 引言
当前，网络飞速发展，最新资料显示，截至09 年6 月，中国互联网用户数量是3.38 亿，达到24%左右的渗透率。这个数据跟美国、日本的60、70%渗透率相比，可能还有一定的差距，但是可以看到未来中国互联网网民的发展空间还是非常大的。从网络用户所使用的业务来看，不同用户对业务的兴趣有所不同。从整体上看，社区交友、搜索服务、媒体首页是覆盖最多的。而进一步观察，用户所浏览的侧重点就有所差别，例如，社会、人文内容，40岁以上的用户比较感兴趣，但时尚、娱乐，15 到19 岁、20 到29 岁用户TGI 指数（即“目标群体指数”，可反映目标群体在特定研究范围<如地理区域、人口统计领域、媒体受众、产品消费者>内的强势或弱势。）最明显。IP 网络用户行为分析需求具有多样性的特点，也能够为不同的部门提供大量重要数据，不同的业务部门有不同的关注重点。业务部门主要关注用户的价值分析和增值分析，为制定相应的市场营销策略和提供电信增值新业务提供依据，如用户上网时间习惯、热点网络业务等；运行维护部门主要关注网络的正常运行， 如用户满意度分析、异常流量等；规划建设部门主要关注与网络规划相关的网络流量模型、业务发展趋势等。另外，用户行为分析也可以提供有价值的分析报告，如热点业务发展分析、大客户网络分析报告等。
网络所承载的业务类型也越来越多并不断呈现出新的特点，与此同时，网络上用户行为也呈现出多样化的特点。这对传统的粗放式网络运行维护和运营模式提出了较为严峻的挑战。不掌握用户的网络行为，就无法进行针对性的业务开发和营销。对于一些不良信息，敏感信息，如缺乏有效的识别分析手段，就容易至使这类信息在网络上大规模泛滥，对网络的安全和可信造成了严重威胁。课题组就是在这种场景下，设计和开发高可信网络用户行为分析子系统。