【摘 要】
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网络日志包含了大量有价值的信息,对分析用户上网行为模式提供有力数据保障。而随着互联网及应用程序规模的不断扩大,各种日志信息同时也呈数量级的增长,一般使用单台机器处
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网络日志包含了大量有价值的信息,对分析用户上网行为模式提供有力数据保障。而随着互联网及应用程序规模的不断扩大,各种日志信息同时也呈数量级的增长,一般使用单台机器处理的用户行为分析系统早已无法满足当前需求。Spark作为一个专为大规模数据处理而设计的快速通用的分布式计算引擎,具有易用性、通用性和更快的速度等优势。本文介绍了现有常用的数据挖掘技术及Spark机器学习库MLlib中的相关算法,设计了一个基于Spark平台并使用多种MLlib挖掘算法的用户行为分析系统融合框架,包括日志采集、日志预处理、用户聚类、关联规则、序列模式、可视化、任务管理等模块。
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