校园信息化建设已逐渐普及,日志分析工具在网络应用中已比较普遍,但目前仅具有信息监控、流量管控、应用控制和行为管理等功能,缺少对学生的浏览兴趣分析。基于校园网络,对学生的浏览行为关联分析,从而了解学生的浏览行为以及浏览兴趣,对更好的构建个性化校园具有较大意义,也可以及时发现学生的需求,对学生开展个性化服务。目前,兴趣挖掘在工业界和学术界已提出了不少的方案,但针对上网日志分析学生的浏览兴趣,面临着数据量大、访问链接复杂以及数据的非结构化等问题。为此,提出了一种高校学生网络行为与兴趣关联分析的方案。通过网络访问日志得出的学生兴趣雷达图,以及关联规则分析浏览行为下的潜在浏览兴趣。本文主要对学生访问的URL进行分类,从而对绘制的学生兴趣雷达图进行分析。工作的主要内容有以下三个方面:(1)在模型训练过程中,为了避免语料库的不均衡,采用了基于Bagging的多模型分类方法对文本分类。并在特征提取时,采用一种基于互信息和关联规则的文本特征提取方法。(2)为了改善对网页分类的时耗,提出了一种基于Bagging的分类结果置信度的度量方法。将评估为可信的分类结果加入到网址集合中,从而对网页集合中存在的URL直接得到分类结果。(3)对学生浏览记录生成的兴趣雷达图进行分析,并通过关联分析挖掘学生的潜在浏览兴趣。构建可用的Web系统,将分析内容在Web中可视化展现。