当前,网络飞速发展,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,如果缺乏有效的识别分析手段,就容易致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。同时,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。本文对高可信网络中的用户业务行为分析展开相应的研究,研究内容主要包括一下几个方面：(1)对网络用户行为的分类识别和关联分析；(2)用户兴趣偏好分析及预测；(3)用户行为热点分析及业务审计；(4)网络用户行为习惯与偏好分析挖掘技术研究。