通过在网络中心选定的交换设备上配置镜像端口，向已配置好的服务器推送网络流量数据；服务器通过tcpdump工具把采集到的数据保存为cap文件；通过python等语言对流量数据文件进行解析，选取关键信息如用户标识（MAC）、目的地址、URL等，进行数据格式转换，完成敏感数据脱敏，将脱敏后的数据写入数据库；建立单个用户行为分析逻辑，能够对单个用户分析某时段的URL范围行为、周期、频率等进行分析；对大范围用户建立分类模型，对URL也建立分类模型，能够进行用户和URL分类；对用户分类和URL分类进行定性定量，建立数学分析模型；通过TensorFlow等机器学习平台进行模型分析，建立用户网络行为分析模型；在机器学习的基础上进行用户对比和URL对比，验证模型有效性和准确性；根据各分析结果建立WEB呈现界面，以表格和图形方式呈现分析结果；根据前序的研究结果总结方法和模型，进行结果评估和优化讨论，准备进入下一次研究迭代。

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随着商业智能系统和数据挖掘技术的发展，用户的行为数据对企业决策产生了重要的影响。网络电子商务平台可以利用这些数据分析后的结果，对特定的用户推送他们感兴趣的商品，这样能增强用户黏度，提高平台的商业价值。提出一种基于用户行为分析的个性化推荐算法，将用户的行为信息转化为用户评分矩阵，且提出一种改进的正则化非负矩阵分解算法，在原始正则化非负矩阵分解算法的基础上加入偏置信息。改进算法充分挖掘用户在网页上点击、购买、浏览、收藏等行为信息，将用户感兴趣的商品及时推送给用户。实验结果验证了本文所提出的两种算法的有效性和高效性。

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为了利用海量的电网客户数据对用电客户的用电行为进行分析和预测，在大数据的背景下，引入数据挖掘技术，设计了电网客户用电行为分析系统。根据客户的用电数据建立了用电客户细分及客户信用等级的分类标准。在数据挖掘方面，通过K-means算法对用电客户进行客户细分，利用ID3决策树算法对客户的信用度进行分类。最后以某电力客服中心具体数据进行测试，结果有效的反应各分类下的客户用电行为，系统满足设计要求。

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基于数据挖掘的用户行为分析研究.pdf