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【摘 要】基于对用户网络行为的分析研究，从而对校园网络的状态作出正确的评测和相应的调整，指导校园网络的正常运行和管理。
【关键词】校园网 用户行为 网络管理
一、引言
如今网络己经融入到人们的工作和生活中，网络对人们的影响可谓是方方面面的，同时用户的网络行为也对网络的方方面面产生着影响，本文从用户行为入手，分析用户行为对网络运行状态影响及对策，以确保网络的正常运行。
二、校园网用户使用网络的方式
由于校园网用户量大、用户各自的兴趣爱好和习惯有所差异，故用户在使用网络时关注的内容、使用网络的时间和服务也就不尽相同。从校园网用户使用网络的方式上看，主要有以下三种方式：
1、通过校园网从Internet 获得信息
Intrenet 上有数量巨大的信息资源，相对于报刊、杂志等信息媒体、Internet 在获取信息时没有时间和空间上的阻碍，只要信息产生，数分钟内将传遍世界，因此网络用户使用网络的目的除满足职业生涯的需要外，主要的目的是在 Internet 上获得自己所需要的信息。 从Internet 上获得自己所需要的信息，是网络用户获取信息行为主要方式。
2、通过校园网信息平台上的各种应用系统获取信息
校园网信息平台，为老师、学生和校园网用户提供了各种信息，除了Internet以外，校园信息平台是校园网用户最大的信息来源。校园网信息平台的信息许多是同校园网用户息息相关的信息，如：学生学籍管理、教职工信息管理、图书馆系统、VOD教学视频等，这些信息不仅数据量大而且非常重要。
3、用户向校园网或 Internet 发布信息
校园网用户通过邮件、论坛、博客等向校园网和Internet发布信息，这在校园网用当中是相当广泛的，尤其当前网络信息时代，人人在网的现象十分普遍，信息量也是十分巨大的。
三、对校园网用户行为数据的采集
校园网络行为的分析数据量较大，目前研究校园网用户网络行为所涉及到的数据源主要包括以下内容：
1、WEB服务器日志数据：WEB服务器日志记录了服务器返回用户访问各项数据，通过这些数据可以发现用户的的访问时间、访问页面大小、在站点上的停留时间、访问时采用的操作系统及浏览器类型及所使用的服务等信息。
2、计费管理代理服务器的日志：代理服务器是网络信息的中转站，通过代理服务器，网络用户可以获取任何网络信息。代理服务器就是一个大的存储缓冲器。
3、可视化数据挖掘：可视化数据挖掘是从大量数据中发现知识的有效途径。系统研究和开发可视化数据挖掘技术将有助于推进数据挖掘作为数据分析的基本工具。
4、网络调查形式的数据采集。以网络调查形式的数据采集常见于门户网站的用户调查，学校主站也经常用此方式进行数据的采集。
5、DPI（Deep Packet Inspection）深度包检测技术的数据挖掘。DPI技术是一种基于应用层的流量检测和控制技术，当IP数据包、TCP或UDP数据流通过基于DPI技术的带宽管理系统时，该系统通过深入读取IP包载荷的内容来对OSI七层协议中的应用层信息进行重组，从而得到整个应用程序的内容，然后按照系统定义的管理策略对流量进行整形操作。
四、校园网用户网络行为分析流程
（一）用户网络行为数据预处理
数据预处理工作主要是对收集到的网络用户的原始数据源按照分析要求进行预处理，得到分析所需的数据集。清理、过滤掉无效数据，将有效数据转化算法可识别的格式进行保存。
（二）采用聚类分析技术对用户网络行为数据进行整理。
先对整个校园网用户进行分类，采用聚类技术分析校内所有网络用户关注的网络内容，访问的IP地址等。对校园网络用户的特征进行聚类，分析聚类后的对象缩短了处理时间且可以得到理想的分析结果。我们采取以下两种方法对用户进行跟踪。
1、把校园网的静态IP地址进行分类，对IP地址进行聚类分析。从IP地址可以得到网络用户的访问行为所呈现出的特征，以及进行访问时基于访问地址所占流量的情况。不同的IP代表不同的用户，这将有利于网络管理员即时了解网络流量分配状况及用户访问行为。
2、将校园网中动态IP进行归类并进行数据采集，进行聚类分析。一般动态IP是公共机房、宿舍等场所，是数据量较大的网络使用者，对这部分数据分析是十分必要的。
3、根据网络配置数据，对IP地址和网络用户信息进行匹配，划分出不同网络用户群体，我们按照教师，教工，家属，学生等作为不同用户群体进行分类。群体用户对网络的使用存在着许多共性，它表现了网络上的一种群体行为，通过对不同网络用户群体使用网络的时间、服务、访问地址偏好等使用行为进行研究，试图从中发现网络用户的行为特征和规律，这有利于我们最终得出用户行为特征，并据此对网络用户行为进行预测。
（三）建立校园网用户网络行为分析系统
根据以上分析研究，对用户行为的分析，主要从两个方面进行，一是通过聚类算法实现对用户本身的网络行为分析，得到能代表网络用户特征的数据模型；二是通过数据统计分析，对网络用户行为的个别行为进行判断和统计，通过综合两方面的结果最终得出一个较为全面的分析数据。
五、结束语
网络行为已成为生活中的一项重要活动内容，网络行为作为一种新的社会行为方式，正在悄然改变着当前用户的生活和行为模式。深入研究师生网络行为，引导师生合理运用网络资源，构建有益的校园网络环境，改善校园网运行质量确保网络正常运行是网络管理的一项重要课题。
参考文献：
[1]魏冠华 上网行为管理系统在高校图书馆中的应用[期刊论文]-科技资讯2012（10）
[2]王其冰 网络环境下的教师信息行为分析模型研究[期刊论文]-中国教育信息化·基础教育2013（4）
[3]张锋军，牟其林，江私.用行为分析技术来增强网络管理的能力.田.信息安全与通信保密，2009，06.
【关键词】校园网 用户行为 网络管理
一、引言
如今网络己经融入到人们的工作和生活中，网络对人们的影响可谓是方方面面的，同时用户的网络行为也对网络的方方面面产生着影响，本文从用户行为入手，分析用户行为对网络运行状态影响及对策，以确保网络的正常运行。
二、校园网用户使用网络的方式
由于校园网用户量大、用户各自的兴趣爱好和习惯有所差异，故用户在使用网络时关注的内容、使用网络的时间和服务也就不尽相同。从校园网用户使用网络的方式上看，主要有以下三种方式：
1、通过校园网从Internet 获得信息
Intrenet 上有数量巨大的信息资源，相对于报刊、杂志等信息媒体、Internet 在获取信息时没有时间和空间上的阻碍，只要信息产生，数分钟内将传遍世界，因此网络用户使用网络的目的除满足职业生涯的需要外，主要的目的是在 Internet 上获得自己所需要的信息。 从Internet 上获得自己所需要的信息，是网络用户获取信息行为主要方式。
2、通过校园网信息平台上的各种应用系统获取信息
校园网信息平台，为老师、学生和校园网用户提供了各种信息，除了Internet以外，校园信息平台是校园网用户最大的信息来源。校园网信息平台的信息许多是同校园网用户息息相关的信息，如：学生学籍管理、教职工信息管理、图书馆系统、VOD教学视频等，这些信息不仅数据量大而且非常重要。
3、用户向校园网或 Internet 发布信息
校园网用户通过邮件、论坛、博客等向校园网和Internet发布信息，这在校园网用当中是相当广泛的，尤其当前网络信息时代，人人在网的现象十分普遍，信息量也是十分巨大的。
三、对校园网用户行为数据的采集
校园网络行为的分析数据量较大，目前研究校园网用户网络行为所涉及到的数据源主要包括以下内容：
1、WEB服务器日志数据：WEB服务器日志记录了服务器返回用户访问各项数据，通过这些数据可以发现用户的的访问时间、访问页面大小、在站点上的停留时间、访问时采用的操作系统及浏览器类型及所使用的服务等信息。
2、计费管理代理服务器的日志：代理服务器是网络信息的中转站，通过代理服务器，网络用户可以获取任何网络信息。代理服务器就是一个大的存储缓冲器。
3、可视化数据挖掘：可视化数据挖掘是从大量数据中发现知识的有效途径。系统研究和开发可视化数据挖掘技术将有助于推进数据挖掘作为数据分析的基本工具。
4、网络调查形式的数据采集。以网络调查形式的数据采集常见于门户网站的用户调查，学校主站也经常用此方式进行数据的采集。
5、DPI（Deep Packet Inspection）深度包检测技术的数据挖掘。DPI技术是一种基于应用层的流量检测和控制技术，当IP数据包、TCP或UDP数据流通过基于DPI技术的带宽管理系统时，该系统通过深入读取IP包载荷的内容来对OSI七层协议中的应用层信息进行重组，从而得到整个应用程序的内容，然后按照系统定义的管理策略对流量进行整形操作。
四、校园网用户网络行为分析流程
（一）用户网络行为数据预处理
数据预处理工作主要是对收集到的网络用户的原始数据源按照分析要求进行预处理，得到分析所需的数据集。清理、过滤掉无效数据，将有效数据转化算法可识别的格式进行保存。
（二）采用聚类分析技术对用户网络行为数据进行整理。
先对整个校园网用户进行分类，采用聚类技术分析校内所有网络用户关注的网络内容，访问的IP地址等。对校园网络用户的特征进行聚类，分析聚类后的对象缩短了处理时间且可以得到理想的分析结果。我们采取以下两种方法对用户进行跟踪。
1、把校园网的静态IP地址进行分类，对IP地址进行聚类分析。从IP地址可以得到网络用户的访问行为所呈现出的特征，以及进行访问时基于访问地址所占流量的情况。不同的IP代表不同的用户，这将有利于网络管理员即时了解网络流量分配状况及用户访问行为。
2、将校园网中动态IP进行归类并进行数据采集，进行聚类分析。一般动态IP是公共机房、宿舍等场所，是数据量较大的网络使用者，对这部分数据分析是十分必要的。
3、根据网络配置数据，对IP地址和网络用户信息进行匹配，划分出不同网络用户群体，我们按照教师，教工，家属，学生等作为不同用户群体进行分类。群体用户对网络的使用存在着许多共性，它表现了网络上的一种群体行为，通过对不同网络用户群体使用网络的时间、服务、访问地址偏好等使用行为进行研究，试图从中发现网络用户的行为特征和规律，这有利于我们最终得出用户行为特征，并据此对网络用户行为进行预测。
（三）建立校园网用户网络行为分析系统
根据以上分析研究，对用户行为的分析，主要从两个方面进行，一是通过聚类算法实现对用户本身的网络行为分析，得到能代表网络用户特征的数据模型；二是通过数据统计分析，对网络用户行为的个别行为进行判断和统计，通过综合两方面的结果最终得出一个较为全面的分析数据。
五、结束语
网络行为已成为生活中的一项重要活动内容，网络行为作为一种新的社会行为方式，正在悄然改变着当前用户的生活和行为模式。深入研究师生网络行为，引导师生合理运用网络资源，构建有益的校园网络环境，改善校园网运行质量确保网络正常运行是网络管理的一项重要课题。
参考文献：
[1]魏冠华 上网行为管理系统在高校图书馆中的应用[期刊论文]-科技资讯2012（10）
[2]王其冰 网络环境下的教师信息行为分析模型研究[期刊论文]-中国教育信息化·基础教育2013（4）
[3]张锋军，牟其林，江私.用行为分析技术来增强网络管理的能力.田.信息安全与通信保密，2009，06.