一、高校校园网网络存储系统选择方案（论文文献综述）
马红国[1]（2021）在《基于微服务架构的校园网系统的设计与实现》文中指出高校的校园网系统不仅是学校对外进行宣传展示的一个重要窗口,也是广大师生和校内工作人员进行校园事务办理的主要平台。传统校园网平台大多采用单体式架构的方式进行建站,由于开发技术的老旧导致系统耦合性过高,可扩展性极差。同时,落后的系统架构导致开发者不能对其进行针对性优化,在面对在线选课、图书馆在线占座等高并发场景时很容易就会宕机,严重影响系统的使用体验。本论文设计实现的基于微服务架构的校园网系统,用微服务架构的思想对校园网系统进行了接口级的重构,并对系统内核心的负载均衡算法进行改进,极大地提升了系统整体性能。主要的研究内容如下:（1）介绍微服务架构相关的理论基础,根据微服务的设计准则对校园网系统进行设计。通过将大型系统的设计思路及架构引入到校园网这种中小型系统的设计上,探讨其在应用上的可行性。（2）通过Spring Cloud框架集成的服务注册与发现、消息总线、配置中心、熔断器、负载均衡器等组件实现了系统内微服务的基础设施建设。在基础设施建设的基础上,对校园网的核心需求进行了编码实现。（3）针对校园网环境下高并发访问的具体情景,对Nginx服务器内置负载均衡算法进行改进,在最小连接策略的基础上,提出了一种基于定量赋权的负载均衡策略,并将其成功地在重构完毕的系统内加以应用。经过测试,基于微服务架构的校园网系统在系统平均响应速率、系统可扩展性、安全性等多个维度上均有明显改良,系统整体性能得到了较大提升。图[52]表[18]参[62]
李兆清[2]（2021）在《基于机器学习的校园网网络流量监测与分析》文中进行了进一步梳理目前,互联网技术飞速发展,高校校园网的建设也紧跟时代发展的脚步。然而,网络的快速发展也带来了各种安全问题,如何准确快速识别出网络流量中的异常流量成为网络流量监测与分析研究方向的重点。校园网用户数量的不断增加,校园网网络流量爆炸式地增长,对校园网络流量的监测与分析难度也大大提升,现有的校园网网络流量监测系统难以应对日益复杂的各种流量攻击方式。本文根据新时代校园网网络流量监测的需求,设计出一套集校园网网络流量监测与检测异常流量为一体的基于机器学习的校园网网络流量监测与分析系统。本文主要工作如下:综合分析各种数据采集技术的优劣,本文最终选用NetFlow（思科流量采集协议）技术的基础上设计了测量分析模块。（2）本文将Isolation Forest（孤立森林）算法和优化K-means（K均值聚类）算法的优化组合设计出一套算法。本文设计出先通过孤立森林算法将网络流量分成正常和异常,再通过优化K均值聚类算法细粒度将异常网络流量分类的组合算法。然后使用真实数据集KDD CUP99作为仿真流量进行试验,分析机器学习组合算法对于网络流量监测系统性能的提升。初步验证了机器学习组合算法不仅可以用较短的时间开销达到较高的检测率,还弥补孤立森林算法不能检测出异常类型的不足。（3）应用本文设计的校园网网络流量监测与分析系统在实际校园网网络中进行运行。运行结果表明,本文设计的校园网网络流量监测系统比原有系统综合性能提升了11.2%,证明本文设计的系统性能得到了提升。实验结果证明,在使用真实数据集KDD CUP99作为仿真流量输入时,平均检测率提升13%,平均误报率下降了0.36%。在一个月的系统试运行过程中,对比原系统,本文设计的系统对于异常流程的检测性能综合提高11.2%。
王刚[3]（2021）在《基于ELK的校园网日志分析系统的设计与实现》文中研究指明校园网是为包含职工、教师、学生等很多网络用户提供教学、科研和综合信息服务的宽带多媒体网络,具有实现资源共享、信息交流、协同工作等基本功能。校园网日志分析系统是实现校园网安全防护工作的有力手段,通过使用开源的一些系统架构,管理员可以根据校园网运行情况因地制宜修改配置相应的参数,根据需求编码相应的代码,从而实现对网络日志数据的存储、分析、挖掘以及结果可视化一站式处理,辅助日常网络运维工作。本文通过采用ELK框架设计搭建校园网日志分析系统,实现对校园网日志的多维度分析,从而获取有价值的信息,用于指导校园网的安全防护运维工作,本文的主要工作有以下几个方面:1、实现对海量校园网安全日志的可靠采集。研究使用大数据日志采集工具Logstash对分散在集群各子节点的各种不同类型的日志进行有效采集和可靠传输。2、实现对海量校园网安全日志的预处理。完成原始数据的格式转换,对访问源IP地址进行深度地理信息解析,帮助系统更直观地了解访问用户分布情况。3、实现对海量校园网安全日志的存储。完成Elasticsearch集群搭建,根据不同日志数据的特点,使用采集工具将其传输到Elasticsearch进行存储。4、实现对海量校园网安全日志的可视化分析。部署Kibana可视化工具对系统分析的结果进行直观的展示。
廖舒航[4]（2021）在《基于Spark的校园网用户行为分析与研究》文中进行了进一步梳理信息化建设的新时代,高校的校园网是学生和教师使用率最高的网络,校园网使用率的急剧升高,随之产生了海量的校园网用户日志数据。如今大数据时代,利用大数据技术对海量的校园网络数据进行研究分析,高效准确地挖掘出校园网用户的上网行为规律,在优化网络管理和优化学生管理上具有重要的意义。标准K-means算法是网络用户行为分析中最常用方法之一,存在k值不确定、对初始中心点敏感和不适合大数据聚类的缺点,本文针对这些不足,提出了对K-means算法的改进,利用Spark分布式计算框架实现以K-means++与优化轮廓系数有相结合的改进算法SOSK-means++（Spark based Optimized Silhouette K-means++）,并应用于某高校校园网用户行为分析。实验结果分析和实际应用中,表明该改进算法在一定程度上解决了标准K-means算法k值和初始中心对聚类准确性和效率的影响,提高了聚类的准确性;基于Spark平台也有效解决了标准Kmeans算法因数据量大而运行时间过长的问题,提高了算法的并行计算性能。本文在某高校校园网的基础上,以校园网计费系统的网络行为日志为研究对象,基于Spark的分布式平台的对校园网用户行为分析进行分析及可视化展示,对实现对标准K-means算法的优化改进,并应用于校园网用户行为分析中。本文主要研究工作如下:（1）经过对标准K-means聚类算法局限性的研究,针对标准K-means算法的缺点:对k值不确定、对初始中心敏感和对海量数据聚类运算时间过长,提出改进算法SOSK-means++（Spark based Optimized Silhouette K-means++）,运用Kmeans++算法与轮廓系数优化相结合,主要从两个方面对标准K-means算法进行优化改进,使用快速距离计算和标准化欧氏距离公式进行距离计算,并在Spark平台并行化实现该改进算法。通过实验数据对该算法的准确性和加速比进行验证。（2）基于上述研究内容和成果,构建了基于Spark可扩展的校园网用户行为分析系统,对高校校园网用户数据采集并进行预处理,使用统计分析和改进算法SOSK-means++对校园网用户数据进行聚类分析,根据校园网日志数据中的登陆时间、注销时间、使用时长和使用流量4个属性特征对校园网用户行为进行分析,把分析结果写入MySQL数据库。最后使用Spring MVC框架开发网页应用,对MySQL数据库中的数据进行可视化呈现并进行详细分析。并通过对比实验,验证了SOSK-means++算法在校园网用户行为分析中的聚类结果是准确、稳定和有效的。
方晓明[5]（2020）在《基于流量日志的用户行为及其在DHCP中应用研究》文中研究指明随着智能终端设备获取成本的降低、网络带宽和速度的提升以及无线网络覆盖能力的增强,无线网络中终端设备的规模呈现爆炸式增长,网络DHCP服务器需要承载的压力也越来越大。由于网络IP地址池的规模限制,能够分配给用户终端的IP地址是有限的并且越来越呈现出稀缺性的特点,如何在保证IP地址池可用空间满足突发性的终端设备增加的同时尽可能地降低DHCP服务器的负载,对于避免IP地址耗尽、节约服务器资源以及提升用户体验具有重要意义。校园无线网络环境下,由于网络使用用户较为固定,用户的上网习惯和兴趣偏好在短时间内不会发生较大转变,因此对用户历史上网行为进行分析研究并根据用户会话时长特征动态地确定网络中的DHCP租约时间具有重要研究意义。本文将主要对校园网络环境下DHCP租约时间优化策略展开研究,基于采集到的用户历史行为数据,提出IP地址使用和DHCP负载的仿真计算方法,建立租约时间和DHCP负载以及租约时间和IP地址使用关系模型,并根据建立的模型提出用户行为驱动的DHCP租约时间优化算法,从而在有限的IP地址资源下满足具有良好移动性和瞬态访问模式的智能终端。本文的主要工作如下:1)对校园网络整体状况进行了考察,重点研究了无线接入设备的分布情况,分析了用户终端设备与校园网络的交互过程、校园网络认证机制、校园网络拓扑结构以及相关数据的采集过程;2)对AP日志、网络流量以及WEB认证记录进行预处理,提取用户移动行为属性和用户访问行为属性并提出一种基于分类回归树算法的条件性重分类算法对校园网络中用户的身份进行区分;采用真实数据进行实验,从准确率、精确率和召回率三个方面验证了算法的有效性;3)基于前文的研究,分别挖掘用户时空属性、用户访问属性和用户会话时长特征属性等用户属性并据此建立上网用户行为知识图谱;从用户身份、终端类型以及建筑物区域三个维度对用户会话时长特征进行了分析并以图的方式直观地展现了用户会话时长分布特征;4)结合网络DHCP数据,提出了一种基于用户状态变化的仿真方法计算网络中的IP地址使用和DHCP负载,并在此基础上分别对租约时间和IP地址使用及租约时间和DHCP负载之间的关系进行了建模。最后提出了一种用户行为驱动的DHCP租约时间优化算法,根据历史网络数据动态地设置网络租约时间,并通过实验证明相比于现有的DHCP优化策略,我们提出的算法有着更高的优化效率和稳定性。
许玉蓉[6]（2020）在《校园网网络服务质量主动感知系统的设计与实现》文中提出随着近些年来高校教育信息化的不断发展,校园网为在校师生访问校内外资源提供了诸多便利,开阔了学生的视野,且有越来越多的业务转到线上办理。但由于校园网用户的不断增加以及管理人员的有限性,当校园中有的区域的网络服务质量出现问题时,难免会有处理不及时的情况。在此背景下,本文利用数据挖掘技术和大数据处理技术定期检测异常网络,为网络管理员及时掌握校园网网络服务质量提供技术支持。本文所做的主要工作如下:（1）定时向校园网在线用户发送测试数据包,测得时延、抖动、上传速度、下载速度、丢包率等指标数据,使用Flume框架实时采集数据文件并上传到搭建的集群中的HDFS进行存储。（2）研究了用于检测异常网络数据的K-means聚类算法。针对传统的K-means算法的不足之处,本文对原始算法进行了改进,采用间隙统计法改善K值难以确定的问题,并利用二分法降低对初始聚类中心点选取的敏感性。然后通过KDD99数据集验证了改进算法能有效降低迭代次数,且能够产生更好的聚类效果。（3）研究了对网络综合质量进行评估的方法。针对典型的主观赋权法之层次分析法主观性强的问题,本文使用采集到的部分数据作为数据集,采用熵值法确定客观权重分配值,并利用客观修正主观对二者进行组合优化,得到更优的指标权重分配,从而确定了本文计算网络服务质量的公式。（4）设计并实现了校园网网络服务质量主动感知系统。系统的后端实现数据的采集、处理、分析、统计等模块;系统的前端展示当前的网络服务综合质量、异常在线用户的数据记录、告警信息以及一些统计信息。为管理员及时了解当前校园网的情况提供了依据,管理员可通知相关管理人员对产生告警信息的网络进行处理。
李柯君[7]（2020）在《基于混合云的高校宽带接入运营管理平台的设计与实现》文中提出随着网络技术的高速发展,网络资源量的指数增长,网络成为高校科研工作进展的重要支柱,因此高校的网络建设越来越重要,这是实现信息化校园的重要一步。高校师生是用网的重要群体,在富媒体时代,网络带宽的需求和运营成本的矛盾日益突出,出口带宽升级成为高校网络建设的新常态,单一的校园网已经不能满足学校对于网络带宽的需求,学校租赁运营商网络专线的成本居高不下。为解决上述问题,就需要校园网络社会化运营,由企业提供高校网络的运营管理平台,因此,本文提出了基于混合云的高校宽带接入运营管理平台的解决方案,该平台引入了多种运营商网络,解决了高校网络带宽需求增长但是成本却无法有效节省的问题,满足了高校实现扩容,提速,降费的需求,并提高了高校宽带运营管理能力,同时也为运营商带来更多的用户数以及收益增长。基于混合云的高校宽带接入运营管理平台由宽带接入子系统,nethelp自理子系统和宽带运营管理子系统组成,采用了更加安全,适应变化的混合云架构,实现了多租户平台的使用场景。宽带接入子系统部署在私有云,主要用于认证,授权,计费等功能实现用户上网,该子系统部署在私有云的优势在于,学生连接上网认证更加快速,用户数据更加安全。nethelp自理子系统和宽带运营管理子系统是基于公有云平台构建的微服务子系统,主要实现用户的开户,产品的创建,用户下单,以及营销活动的创建和相关营销活动的数据统计,来支撑平台完成运营管理能力。本文首先介绍了高校宽带运营管理的背景,以及本文使用到的相关技术,结合西安某高校的实际情况,对该平台进行需求分析,该平台的需求为学生可以线上办理宽带业务,快速登录上网,管理在线设备并实时查询网络使用情况,企业可为学生开户,下单,处理异常订单,创建各种网络套餐,在学校对学生用网需要管理的时候提供管理溯源的通道,运营商可根据校园网运营的情况,获取学生用户数。本文研究了混合云架构下的公有云与私有云的数据同步,并对本平台的功能模块进行具体的设计。最后通过测试,验证平台是否符合要求。本平台在西安某高校实施后,解决了该校的宽带运营管理问题,通过混合云架构实现了多家学校入驻该平台,大大减少了高校的网络带宽成本以及企业对高校网络的运营管理成本,具有非常重要的实际意义与价值。
葛丽静[8]（2020）在《基于多源数据融合的校园网用户行为分析系统的设计与实现》文中进行了进一步梳理随着互联网的产生及其迅速发展,网络已逐渐融入进人们工作和生活当中。与此同时,用户行为分析也应运而生,为网络信息的挖掘和分析带来了机遇和挑战。这个领域一直都是学者们研讨的热点,它可用于研究学生在校上网行为,了解学生上网情况及其对学习的影响,使教务管理人员更有效对学生进行管理。本论文主要用于分析和管理校园网中用户的上网情况,对重度上网用户及早发现并进行针对性的干预和引导。然而,凭借单一的数据源可能分析结论并不准确,另外上网日志存储的位置可能比较分散,很难实现关联分析。本论文以校园网上网日志、流量日志、学习成绩等多源数据作为基础,搭建实现多源数据融合的校园网用户行为分析系统,完成对多源数据的统一处理分析,然后通过界面展示。本论文主要工作如下:（1）调研了用户行为分析的研究背景及意义,了解了国内外学者对校园网用户行为分析的研究现状。（2）分析了校园网用户行为分析的必要性和迫切性,研究了用户行为分析中涉及的相关技术,并提出了一种基于多源数据融合的校园网用户行为分析系统的方案。（3）提出了一种改进的K-means算法。通过改进对初始聚类中心的选取来降低聚类的误差,并利用Hadoop平台的分布式特征,将改进的K-means算法进行并行化计算分析解决系统中的处理效率问题。（4）提出了一种改进的TF-IDF算法。结合网页文本中HTML的结构特征,对TF-IDF算法进行改进,更加准确的提取出文本关键词。（5）设计并实现了一个基于多源数据融合的校园网用户行为分析系统。系统中主要划分为三个模块:数据接入模块、数据处理分析模块和数据展示模块。通过该系统可以对校园中用户的上网行为进行了解,并及时对重度上网用户进行管理和指导。
冉华[9]（2020）在《基于用户体验大数据的无线AP优化部署的研究》文中研究指明随着无线WiFi覆盖网络的不断扩大,用户数量急剧增长,以高校为典型代表的WiFi问题尤为突出。无线AP（全称为Wireless Access Point）作为无线网络中的重要设备,与校园网用户的无线上网体验密切相关。例如,无线AP的覆盖范围,部署位置,发射功率,天线朝向以及AP之间的放置距离等因素,均会影响着校园网用户的无线上网体验。AP稀疏会导致信号强度随距离的增加而衰减,AP频率或功率重叠、建筑物遮挡、大量用户群体聚集在同一个AP等不利环境也会致使用户上网体验下降。由于WiFi的特性,受信道繁忙程度等影响,并非AP越密集用户体验越好。因此,通过优化无线AP的部署参数,能更好地满足用户需求,从而提高校园网用户的无线上网体验。但是,目前对无线AP部署参数的优化手段主要为基于经验性的人工尝试,无法大规模地推广应用。本文基于东北师范大学高校师生无线上网产生的用户数据,将大数据技术引入无线AP优化部署的流程中,设计与实现了校园网无线AP调整流程管理系统。该系统通过使用Hadoop平台对用户体验大数据做聚类分析,由此得到每个无线AP的信号衰减与叠加在空间中的分布。并且根据大数据聚类的结果,结合本文给出的无线AP优化部署相应的数学模型,给出对具体某个AP的部署调整建议。本文研究的重难点问题主要有两点。第一,基于用户体验的大数据确定无线AP的覆盖范围与信号强度分布,建模为大数据聚类问题。第二,根据用户体验给出无线AP部署优化方案,这是工程设计中的最优化问题。如何通过无线AP信号强度与时间空间等变量的约束,使得用户体验的达到最优值,这需要反复的优化与实测。本文所做的研究工作主要有以下三点:（1）基于Hadoop平台设计与实现校园网无线AP调整流程管理系统,为校园网中心工作人员提供技术支持;（2）设计与实现基于MapReduce的并行化k-Means++聚类算法,并构建了Hadoop集群对用户数据做聚类分析,可视化展示整个校园信号强度与覆盖范围,方便管理人员直观地了解师生无线上网体验;（3）给出无线AP优化部署的数据模型,有利于技术人员及时调整无线AP设备参数,提高高校用户无线上网体验。
贺雯静[10]（2020）在《校园网用户行为分析系统的设计与实现》文中研究表明网络技术和信息技术飞速发展的当代,各类应用系统应运而生,使用网络的人群指数性增加。在网络和应用系统使用过程中,累积了大量的数据。通过对海量数据的分析挖掘能够为企业和个人带来一些用统计分析难以了解的信息。高校作为网络应用的高密人群,网络访问频繁,校园应用系统众多,保存了学生和教职员工上网记录、考勤、奖惩、学生成绩等多个数据,利用这些数据进行分析可以发现教职员工工作时间的工作状态,了解学生在校学习情况,对学生的综合评价给予数据上的直观支持,并能够发现学生不良行为,及时采取针对性的辅导。本文针对校园网用户日志数据提出基于用户校园行为属性分析的用户行为分析系统,以某独立院校校园网数据为实验数据进行分析,用以发现用户应用访问偏好、用户上网访问时长、访问流量的综合用户网络行为特征;了解校园网整体运行规律。（1）针对用户个体应用偏好分析提出基于兴趣度的用户个体应用偏好度模型。从用户网络访问应用类型、应用使用时长、应用使用频次以及应用使用流量多维度立体把握用户应用类别兴趣度,针对不同维度对分析数据的影响设定影响因子。并结合用户整体上网时间、上网流量数据综合描述用户个体网络行为特征;（2）基于用户基本属性、网络行为属性以及成绩数据综合构建用户画像标签,以比较全面的分析用户个体特点;（3）针对用户群体应用访问分析需求提出基于C4.5算法的用户整体行为模型构建,以应用类别作为分类关键字分析不同群体的校园网应用访问特性;以成绩绩点作为分类标签分析网络应用、网络访问时长等特征对于成绩的影响;结合统计分析的方法从上网时长、上网时段角度了解校园网运行规律。通过本文的分析研究最终通过可视化方式清楚地刻画用户个体的行为画像标签和群体用户表现,得出用户应用偏好度信息列表,发现校园网运行应用访问特点,并能够提供可靠的有效的分析结果给予校园管理者参考优化网络和个性化的网络服务,并能够为辅导员等学工管理人员提供学生用户网络行为查询分析和学生行为预警,以让校园网更好的服务于学生、服务于学校教学。
二、高校校园网网络存储系统选择方案（论文开题报告）
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
本文主要提出一款精简64位RISC处理器存储管理单元结构并详细分析其设计过程。在该MMU结构中,TLB采用叁个分离的TLB,TLB采用基于内容查找的相联存储器并行查找,支持粗粒度为64KB和细粒度为4KB两种页面大小,采用多级分层页表结构映射地址空间,并详细论述了四级页表转换过程,TLB结构组织等。该MMU结构将作为该处理器存储系统实现的一个重要组成部分。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
三、高校校园网网络存储系统选择方案（论文提纲范文）
（1）基于微服务架构的校园网系统的设计与实现（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 选题的背景与意义 |
| 1.1.1 选题背景 |
| 1.1.2 选题意义 |
| 1.2 研究现状 |
| 1.2.1 校园网发展现状 |
| 1.2.2 微服务发展现状 |
| 1.2.3 负载均衡算法发展现状 |
| 1.3 论文的主要研究内容和整体结构 |
| 1.3.1 主要研究内容 |
| 1.3.2 整体结构 |
| 1.4 本章小结 |
| 第二章 微服务架构理论基础 |
| 2.1 微服务架构概述 |
| 2.1.1 网站架构演进 |
| 2.1.2 微服务架构体系 |
| 2.2 微服务架构基本理论 |
| 2.2.1 微服务架构核心特点 |
| 2.2.2 微服务架构技术方案 |
| 2.3 本章小结 |
| 第三章 负载均衡算法研究 |
| 3.1 常用的负载均衡策略 |
| 3.1.1 轮询策略 |
| 3.1.2 加权轮询策略 |
| 3.1.3 IP_HASH策略 |
| 3.1.4 最小连接策略 |
| 3.2 基于定量赋权的负载均衡算法 |
| 3.2.1 系统负载分析 |
| 3.2.2 基于定量赋权的负载均衡算法 |
| 3.3 本章小结 |
| 第四章 基于微服务的校园网系统设计 |
| 4.1 系统概要设计 |
| 4.1.1 系统整体功能模块设计 |
| 4.1.2 微服务整体设计 |
| 4.2 系统流程设计 |
| 4.2.1 用户登录业务流程设计 |
| 4.2.2 办公业务流程设计 |
| 4.3 数据库设计 |
| 4.4 本章小结 |
| 第五章 校园网系统的实现与测试 |
| 5.1 系统环境实现 |
| 5.2 基础服务实现 |
| 5.2.1 基于Gradle的项目构建 |
| 5.2.2 定时任务实现 |
| 5.2.3 用户鉴权实现 |
| 5.2.4 流程管理实现 |
| 5.2.5 模板管理实现 |
| 5.3 高可用数据库实现 |
| 5.4 功能性模块实现 |
| 5.4.1 用户模块实现 |
| 5.4.2 选课模块实现 |
| 5.4.3 官网模块实现 |
| 5.5 系统测试 |
| 5.5.1 系统功能性测试 |
| 5.5.2 系统完整性测试 |
| 5.5.3 负载均衡算法测试 |
| 5.6 本章小结 |
| 第六章 总结与展望 |
| 6.1 总结 |
| 6.2 展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 作者简介及读研期间主要科研成果 |
（2）基于机器学习的校园网网络流量监测与分析（论文提纲范文）
| 中文摘要 |
| Abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景 |
| 1.2 研究意义 |
| 1.3 国内外研究现状 |
| 1.3.1 国外研究现状 |
| 1.3.2 国内研究现状 |
| 1.4 主要内容和设计指标 |
| 1.5 论文组织结构 |
| 第二章 相关概念及关键技术介绍 |
| 2.1 网络流量测量技术 |
| 2.1.1 网络测量方法 |
| 2.1.2 网络监听探针部署技术 |
| 2.1.3 基于RMON的流量测量技术 |
| 2.1.4 基于Sniffer的流量测量技术 |
| 2.1.5 基于NetFlow的流量测量技术 |
| 2.2 常见的网络攻击类型 |
| 2.3 网络流量检测算法 |
| 2.3.1 Isolation Forest |
| 2.3.2 聚类算法 |
| 2.4 章节小结 |
| 第三章 基于机器学习算法设计 |
| 3.1 网络流量数据采集 |
| 3.1.1 数据捕获 |
| 3.1.2 数据存储 |
| 3.2 基于优化的K均值聚类算法异常流量分析算法 |
| 3.2.1 原始的K均值聚类算法 |
| 3.2.2 初始聚类中心点 |
| 3.2.3 优化K均值算法 |
| 3.3 优化的K均值聚类算法实验 |
| 3.3.1 选取特征值 |
| 3.3.2 预处理数据 |
| 3.3.3 实验指标说明 |
| 3.3.4 优化的K均值聚类算法实验结果 |
| 3.4 组合算法 |
| 3.4.1 组合算法算法思路 |
| 3.4.2 组合算法方案设计 |
| 3.4.3 组合算法实验结果 |
| 3.5 本章小结 |
| 第四章 系统的设计与实现 |
| 4.1 数据采集模块 |
| 4.1.1 采集对象种类 |
| 4.1.2 采集频率分析 |
| 4.1.3 数据采集模块实现 |
| 4.2 流量分析模块 |
| 4.2.1 正常网络流量分析模块 |
| 4.2.2 异常网络流量分析模块 |
| 4.3 测试系统 |
| 4.3.1 测试目的 |
| 4.3.2 测试结果及分析 |
| 4.4 系统对比 |
| 4.5 本章小结 |
| 第五章 总结与展望 |
| 5.1 总结 |
| 5.2 展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 个人简介 |
（3）基于ELK的校园网日志分析系统的设计与实现（论文提纲范文）
| 中文摘要 |
| Abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.1.1 研究背景 |
| 1.1.2 研究意义 |
| 1.2 研究现状 |
| 1.3 论文主要工作 |
| 1.4 论文组织结构 |
| 第二章 相关技术概述 |
| 2.1 数据采集技术 |
| 2.2 数据预处理技术 |
| 2.3 数据存储技术 |
| 2.4 数据可视化分析技术 |
| 2.5 本章小结 |
| 第三章 系统需求分析与总体设计 |
| 3.1 需求分析 |
| 3.1.1 功能需求 |
| 3.1.2 性能需求 |
| 3.2 总体设计 |
| 3.2.1 系统架构 |
| 3.2.2 业务流程 |
| 3.3 本章小结 |
| 第四章 系统详细设计与实现 |
| 4.1 日志采集模块 |
| 4.2 日志预处理模块 |
| 4.3 日志存储模块 |
| 4.4 日志可视化分析模块 |
| 4.5 本章小结 |
| 第五章 系统部署与测试 |
| 5.1 系统部署 |
| 5.2 功能测试 |
| 5.2.1 日志采集测试 |
| 5.2.2 日志预处理测试 |
| 5.2.3 日志存储测试 |
| 5.2.4 日志可视化分析测试 |
| 5.3 性能测试 |
| 5.4 日志异常监控与预警测试 |
| 5.4.1 基于多元正态分布的异常点检测 |
| 5.4.2 独立森林异常点检测测试 |
| 5.4.3 基于统计的异常日志的告警测试 |
| 5.5 校园网应用场景分析 |
| 5.5.1 普通用户应用模块 |
| 5.5.2 教师应用模块 |
| 5.5.3 管理员应用模块 |
| 5.6 本章小结 |
| 第六章 结论与展望 |
| 6.1 工作总结 |
| 6.2 未来展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
（4）基于Spark的校园网用户行为分析与研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.1.1 研究背景 |
| 1.1.2 研究目的及意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 大数据技术研究现状 |
| 1.2.2 用户行为分析研究现状 |
| 1.2.3 聚类分析研究现状 |
| 1.2.4 校园网用户行为分析技术存在的问题与不足 |
| 1.3 本文研究内容 |
| 1.4 本文组织结构 |
| 第二章 相关理论和技术介绍 |
| 2.1 校园网用户行为分析 |
| 2.1.1 校园网用户行为分析的概念 |
| 2.1.2 校园网用户行为分析的内容和方法 |
| 2.2 Spark分布式计算平台 |
| 2.2.1 Spark简介 |
| 2.2.2 Spark生态系统 |
| 2.2.3 Spark运行基本流程 |
| 2.2.4 Hadoop和Spark的对比及统一部署 |
| 2.3 聚类算法 |
| 2.3.1 聚类算法 |
| 2.3.2 标准K-means聚类算法思想 |
| 2.3.3 标准K-means聚类算法优缺点 |
| 2.4 本章小结 |
| 第三章 基于Spark平台并行化实现K-means算法改进 |
| 3.1 K-means算法的改进思想 |
| 3.1.1 K-means++聚类算法对初始中心点选择 |
| 3.1.2 优化轮廓系数法确定k值 |
| 3.1.3 标准化欧氏距离和快速距离计算 |
| 3.2 基于Spark的改进K-means算法并行化设计 |
| 3.2.1 改进K-means算法设计流程 |
| 3.2.2 改进K-means算法并行化设计流程 |
| 3.3 基于Spark并行化实现SOSK-means++算法 |
| 3.3.1 初始中心点的选择和k值的确定 |
| 3.3.2 并行化实现SOSK-means++算法 |
| 3.4 实验分析 |
| 3.4.1 实验平台的部署 |
| 3.4.2 SOSK-means++算法聚类分析实验结果 |
| 3.5 本章小结 |
| 第四章 基于Spark的校园网络用户行为分析系统设计与实现 |
| 4.1 需求分析 |
| 4.1.1 目的需求分析 |
| 4.1.2 系统功能需求分析 |
| 4.2 系统功能与数据库设计 |
| 4.2.1 系统功能设计 |
| 4.2.2 系统数据库设计 |
| 4.3 基于Spark校园网用户行为分析系统流程与技术支持 |
| 4.4 基于Spark校园网用户行为分析系统实现过程 |
| 4.4.1 大数据实验环境搭建 |
| 4.4.2 校园网用户行为数据采集及加载 |
| 4.4.3 创建MySQL数据库 |
| 4.4.4 Spark对网络用户数据预处理及数据分析 |
| 4.4.5 使用Spring MVC框架进行数据可视化 |
| 4.5 校园网用户行为分析结果 |
| 4.5.1 校园网用户分组 |
| 4.5.2 用户使用时段分析 |
| 4.5.3 登录时段用户数分析 |
| 4.5.4 用户使用时长分析 |
| 4.5.5 用户使用流量分析 |
| 4.5.6 SOSK-means++聚类算法的应用及结果分析 |
| 4.6 算法实验结果对比 |
| 4.7 本章小结 |
| 第五章 总结与展望 |
| 5.1 工作总结 |
| 5.2 下一步工作展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 攻读学位期间发表论文情况 |
（5）基于流量日志的用户行为及其在DHCP中应用研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.2 研究内容及主要工作 |
| 1.3 研究现状 |
| 1.3.1 用户行为分析 |
| 1.3.2 用户身份特征分析 |
| 1.3.3 网络流量和性能研究 |
| 1.3.4 DHCP协议研究 |
| 1.4 论文组织结构 |
| 第二章 网络日志的生成和采集 |
| 2.1 校园网络概述和AP日志 |
| 2.1.1 校园网络概述 |
| 2.1.2 AP日志 |
| 2.2 校园网用户认证 |
| 2.2.1 WEB认证原理 |
| 2.2.2 WEB认证数据 |
| 2.3 校园无线网络流量 |
| 2.3.1 HTTP协议 |
| 2.3.2 网络流量采集 |
| 2.4 本章小结 |
| 第三章 校园网用户属性挖掘和分析 |
| 3.1 用户身份识别 |
| 3.1.1 数据预处理 |
| 3.1.2 基于认证记录的身份识别 |
| 3.1.3 基于网络流量的身份识别 |
| 3.1.4 CRAC算法 |
| 3.1.5 仿真实验和性能评估 |
| 3.2 用户时空属性分析 |
| 3.2.1 用户时空属性定义 |
| 3.2.2 用户时空属性分析 |
| 3.3 用户访问属性分析 |
| 3.3.1 用户访问时间属性分析 |
| 3.3.2 用户访问业务属性分析 |
| 3.4 用户行为知识图谱构建 |
| 3.4.1 知识图谱简介 |
| 3.4.2 知识图谱存储 |
| 3.4.3 知识图谱构建 |
| 3.5 本章小结 |
| 第四章 校园网络下DHCP模型的建立 |
| 4.1 DHCP概览 |
| 4.1.1 DHCP报文及传输过程 |
| 4.1.2 IP地址池和IP租用时间 |
| 4.2 IP地址浪费现象研究 |
| 4.2.1 活动时间定义 |
| 4.2.2 IP地址浪费研究 |
| 4.3 IP地址使用和DHCP负载计算方法 |
| 4.3.1 用户分组 |
| 4.3.2 IP地址使用计算方法 |
| 4.3.3 DHCP负载计算方法 |
| 4.3.4 实验及分析 |
| 4.4 租约时间和IP地址使用及DHCP负载关系模型 |
| 4.4.1 IP地址使用模型 |
| 4.4.2 DHCP负载模型 |
| 4.5 本章小结 |
| 第五章 用户行为驱动的DHCP租约时间优化算法 |
| 5.1 用户群体会话时长分析和分类选择 |
| 5.1.1 用户身份会话时长特征 |
| 5.1.2 用户终端类型会话时长特征 |
| 5.1.3 建筑物区域会话时长特征 |
| 5.1.4 用户群体分类选择 |
| 5.2 DHCP租约时间优化算法 |
| 5.2.1 算法准备工作 |
| 5.2.2 DHCP租约时间优化算法 |
| 5.3 仿真实验及性能分析 |
| 5.3.1 对比方法介绍 |
| 5.3.2 IP地址池消耗 |
| 5.3.3 DHCP负载 |
| 5.3.4 IP地址空闲时间 |
| 5.4 本章小结 |
| 第六章 论文总结与未来工作 |
| 6.1 论文总结 |
| 6.2 未来工作 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 作者简介 |
（6）校园网网络服务质量主动感知系统的设计与实现（论文提纲范文）
| 致谢 |
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 1 引言 |
| 1.1 研究的背景及意义 |
| 1.1.1 研究背景 |
| 1.1.2 研究意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 校园网现状 |
| 1.2.2 网络服务质量研究现状 |
| 1.3 论文的研究内容 |
| 1.4 论文的组织结构 |
| 2 相关理论介绍和技术研究 |
| 2.1 网络服务质量概述 |
| 2.1.1 网络服务质量的概念 |
| 2.1.2 网络服务质量的指标体系 |
| 2.1.3 网络服务质量分析方法 |
| 2.2 网络服务质量测量方式 |
| 2.2.1 主动测量与被动测量 |
| 2.2.2 单点测量和多点测量 |
| 2.2.3 网络层测量与应用层测量 |
| 2.2.4 自主测量 |
| 2.3 异常网络检测相关技术 |
| 2.3.1 异常检测方法 |
| 2.3.2 异常检测流程 |
| 2.4 大数据处理平台相关组件 |
| 2.4.1 HDFS介绍 |
| 2.4.2 数据仓库工具Hive |
| 2.4.3 Spark介绍 |
| 2.5 本章小结 |
| 3 网络特征数据聚类算法的研究 |
| 3.1 网络特征选取 |
| 3.2 网络特征数据聚类 |
| 3.2.1 聚类算法的选取 |
| 3.2.2 K-means聚类算法 |
| 3.2.3 K-means聚类算法的改进 |
| 3.3 聚类算法测试与评估 |
| 3.3.1 实验数据介绍 |
| 3.3.2 聚类算法验证 |
| 3.3.3 聚类效果评估 |
| 3.4 本章小结 |
| 4 网络综合质量的分析 |
| 4.1 网络特征数据采集与预处理 |
| 4.1.1 网络特征数据采集 |
| 4.1.2 数据预处理 |
| 4.2 网络质量结果分析方法 |
| 4.2.1 层次分析法 |
| 4.2.2 层次分析法的不足 |
| 4.3 网络综合质量评估 |
| 4.3.1 主观权重与客观权重 |
| 4.3.2 组合优化 |
| 4.3.3 实验分析 |
| 4.4 网络综合质量计算 |
| 4.5 本章小结 |
| 5 网络服务质量感知系统的设计与实现 |
| 5.1 校园网概况 |
| 5.2 系统整体架构 |
| 5.2.1 系统模型整体框架 |
| 5.2.2 系统使用的技术框架 |
| 5.3 系统的需求分析 |
| 5.3.1 用户需求分析 |
| 5.3.2 功能需求分析 |
| 5.4 系统的硬件环境 |
| 5.5 系统的主要模块 |
| 5.5.1 数据采集和处理模块 |
| 5.5.2 网络综合质量模块 |
| 5.5.3 异常网络展示模块 |
| 5.5.4 报警模块 |
| 5.5.5 数据统计模块 |
| 5.6 本章小结 |
| 6 结论 |
| 6.1 论文总结 |
| 6.2 展望 |
| 参考文献 |
| 作者简历及攻读硕士学位期间取得的研究成果 |
| 学位论文数据集 |
（7）基于混合云的高校宽带接入运营管理平台的设计与实现（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 缩略语对照表 |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 课题背景及研究意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 高校宽带接入运营管理系统的现状 |
| 1.2.2 高校宽带接入认证方式的现状 |
| 1.2.3 混合云架构的现状 |
| 1.3 研究目标 |
| 1.3.1 研究内容 |
| 1.3.2 本人承担任务 |
| 1.4 论文组织结构 |
| 第二章 相关技术概述 |
| 2.1 混合云架构 |
| 2.2 Apache Kafka |
| 2.3 Portal认证 |
| 2.4 ELK |
| 2.5 微服务架构 |
| 2.6 本章小结 |
| 第三章 需求分析 |
| 3.1 业务现状分析 |
| 3.2 功能性需求分析 |
| 3.2.1 平台整体用例图 |
| 3.2.2 宽带运营管理子系统用例说明 |
| 3.2.3 nethelp自理子系统用例说明 |
| 3.2.4 宽带接入子系统用例说明 |
| 3.3 非功能性需求分析 |
| 3.4 本章小结 |
| 第四章 系统概要设计 |
| 4.1 系统设计目标 |
| 4.2 系统架构 |
| 4.3 功能模块设计 |
| 4.3.1 宽带接入运营管理子系统 |
| 4.3.2 nethelp自理子系统 |
| 4.3.3 宽带接入子系统 |
| 4.4 数据库详细设计 |
| 4.5 小结 |
| 第五章 系统详细设计 |
| 5.1 用户服务 |
| 5.2 产品服务 |
| 5.3 支付服务 |
| 5.4 订单服务 |
| 5.5 消息激活服务 |
| 5.5.1 公有云和私有云的数据同步实现原理 |
| 5.5.2 用户账期激活 |
| 5.6 接入服务 |
| 5.7 小结 |
| 第六章 系统测试 |
| 6.1 系统测试环境 |
| 6.2 系统功能测试 |
| 6.2.1 宽带接入运营管理子系统 |
| 6.2.2 nethelp自理子系统 |
| 6.2.3 宽带接入子系统 |
| 6.3 系统性能测试 |
| 6.4 本章小结 |
| 第七章 总结与展望 |
| 7.1 论文工作总结 |
| 7.2 后期工作展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 作者简介 |
（8）基于多源数据融合的校园网用户行为分析系统的设计与实现（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.1.1 研究背景 |
| 1.1.2 研究意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.3 主要研究内容 |
| 1.4 论文的章节安排 |
| 第二章 相关技术介绍 |
| 2.1 数据预处理 |
| 2.1.1 数据清洗 |
| 2.1.2 数据消减 |
| 2.1.3 数据转换集成 |
| 2.1.4 数据标准化 |
| 2.1.5 数据加权归一化 |
| 2.2 大数据相关技术 |
| 2.2.1 Hadoop技术 |
| 2.2.2 Flume技术 |
| 2.2.3 Hive技术 |
| 2.3 聚类算法 |
| 2.3.1 基本概念 |
| 2.3.2 聚类算法分类 |
| 2.3.2.1 划分法 |
| 2.3.2.2 层次法 |
| 2.3.2.3 基于密度的方法 |
| 2.3.2.4 基于网格的方法 |
| 2.3.2.5 基于模型的方法 |
| 2.3.3 算法分类对比 |
| 2.4 统计方法 |
| 2.5 文本关键字提取算法 |
| 2.5.1 基于统计特征的关键词提取算法 |
| 2.5.2 基于词图模型的关键词提取算法 |
| 2.5.3 基于主题模型的关键词提取算法 |
| 2.6 可视化技术 |
| 2.6.1 可视化概念 |
| 2.6.2 可视化特性 |
| 2.7 本章小结 |
| 第三章 系统需求分析 |
| 3.1 需求分析概述 |
| 3.2 功能性需求分析 |
| 3.2.1 系统功能分析 |
| 3.2.2 系统流程分析 |
| 3.2.3 系统相关技术分析 |
| 3.3 非功能性需求分析 |
| 3.4 本章小结 |
| 第四章 系统设计与实现 |
| 4.1 系统架构模型设计 |
| 4.2 系统详细设计 |
| 4.2.1 数据库表设计 |
| 4.2.2 性格主题模型设计 |
| 4.2.3 K-means算法设计 |
| 4.2.3.1 传统的K-means算法 |
| 4.2.3.2 K-means算法改进 |
| 4.2.3.3 算法对比 |
| 4.2.4 TF-IDF算法设计 |
| 4.2.4.1 传统的TF-IDF算法 |
| 4.2.4.2 TF-IDF算法优化 |
| 4.2.4.3 算法对比 |
| 4.2.5 模块接口设计 |
| 4.2.6 数据接入模块设计 |
| 4.2.7 数据处理分析模块设计 |
| 4.2.7.1 数据预处理 |
| 4.2.7.2 用户行为分析功能 |
| 4.2.7.3 用户个人画像功能 |
| 4.2.8 数据展示模块设计 |
| 4.3 系统实现 |
| 4.3.1 系统环境搭建 |
| 4.3.2 系统功能实现 |
| 4.3.2.1 数据接入模块实现 |
| 4.3.2.2 数据处理分析模块实现 |
| 4.3.2.3 数据展示模块实现 |
| 4.4 系统测试 |
| 4.4.1 功能测试 |
| 4.4.2 性能测试 |
| 4.5 本章小结 |
| 第五章 总结与展望 |
| 5.1 总结 |
| 5.2 展望 |
| 参考文献 |
| 附录: 缩略词说明 |
| 致谢 |
（9）基于用户体验大数据的无线AP优化部署的研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第一章 引言 |
| 1.1 研究背景 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.3 研究内容与研究意义 |
| 第二章 相关理论技术研究 |
| 2.1 大数据技术 |
| 2.1.1 大数据的概念 |
| 2.1.2 Hadoop简介 |
| 2.1.3 分布式文件系统HDFS |
| 2.1.4 分布式计算框架MapReduce |
| 2.1.5 数据交换工具Sqoop |
| 2.1.6 Spark简介 |
| 2.1.7 大数据建模技术-维度建模 |
| 2.2 数据挖掘 |
| 2.2.1 数据挖掘的定义 |
| 2.2.2 数据挖掘的流程 |
| 2.3 聚类分析 |
| 2.3.1 聚类的基本概念 |
| 2.3.2 聚类的流程 |
| 2.3.3 聚类的分类 |
| 2.3.4 k-Means++算法 |
| 2.4 框架SpringMVC |
| 2.5 本章小结 |
| 第三章 校园网无线AP调整流程管理系统的需求分析 |
| 3.1 功能需求 |
| 3.1.1 功能模块 |
| 3.1.2 功能模型 |
| 3.2 非功能需求 |
| 3.3 本章小结 |
| 第四章 校园网无线AP调整流程管理系统的设计 |
| 4.1 系统总体设计 |
| 4.2 用户数据集成模块的设计 |
| 4.2.1 数据采集 |
| 4.2.2 数据整理 |
| 4.2.3 数据同步 |
| 4.3 用户数据挖掘模块的设计 |
| 4.3.1 大数据处理平台的选择 |
| 4.3.2 基于MapReduce并行化k-Means++聚类算法的设计 |
| 4.4 校园网无线AP管理模块的设计 |
| 4.4.1 无线AP部署优化的问题模型 |
| 4.4.2 无线AP部署优化流程 |
| 4.5 校园网无线AP可视化模块的设计 |
| 4.6 系统数据库设计 |
| 4.6.1 用户体验数据表 |
| 4.6.2 校园网无线AP信息表 |
| 4.6.3 无线AP部署优化信息表 |
| 4.7 本章小结 |
| 第五章 校园网无线AP调整流程管理系统的实现 |
| 5.1 用户数据集成模块的实现 |
| 5.2 用户数据分析模块的实现 |
| 5.3 校园网无线AP管理模块的实现 |
| 5.4 校园网无线AP可视化模块的实现 |
| 5.5 本章小结 |
| 第六章 总结与展望 |
| 6.1 总结 |
| 6.2 展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 在学期间公开发表论文及着作情况 |
（10）校园网用户行为分析系统的设计与实现（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景和意义 |
| 1.1.1 研究背景 |
| 1.1.2 研究意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 网络行为分析研究现状 |
| 1.2.2 校园网网络行为分析研究现状 |
| 1.2.3 用户画像研究现状 |
| 1.3 本文主要研究内容 |
| 1.4 论文结构 |
| 1.5 本章小结 |
| 第二章 校园网用户行为分析系统需求分析 |
| 2.1 业务需求分析 |
| 2.2 系统功能需求分析 |
| 2.2.1 系统前端模块需求分析 |
| 2.2.2 系统后端模块需求分析 |
| 2.3 非功能性需求 |
| 2.4 系统软硬件环境 |
| 2.5 本章小结 |
| 第三章 基于用户行为属性的校园网络行为分析 |
| 3.1 用户行为分析系统建模 |
| 3.2 某独立学院校园网概述 |
| 3.3 数据源选择 |
| 3.3.1 计费认证系统日志记录的选取 |
| 3.3.2 应用网关流控系统会话日志数据的选取 |
| 3.3.3 学生基本信息数据和学生成绩数据的选取 |
| 3.4 数据预处理 |
| 3.4.1 数据清洗 |
| 3.4.2 用户应用会话划分 |
| 3.4.3 会话日志划分 |
| 3.5 用户个体网络访问习惯的分析 |
| 3.5.1 基于应用兴趣度的用户应用访问偏好模型分析 |
| 3.5.2 用户网络访问时间和访问流量的分析 |
| 3.5.3 构建用户画像标签 |
| 3.6 校园网群体访问习惯的行为分析 |
| 3.6.1 学生成绩标签特征选择 |
| 3.6.2 群体应用访问特征分析 |
| 3.6.3 成绩分析模型设计 |
| 3.6.4 校园网分时间段使用情况统计分析 |
| 3.7 本章小结 |
| 第四章 校园网用户行为分析系统的设计 |
| 4.1 系统整体框架结构 |
| 4.2 系统前端功能详细设计 |
| 4.3 系统后端功能模块详细设计 |
| 4.4 数据库结构设计 |
| 4.5 本章小结 |
| 第五章 校园网用户行为分析系统的实现与测试 |
| 5.1 系统实现 |
| 5.2 系统可视化界面展示 |
| 5.2.1 学生端可视化展示模块 |
| 5.2.2 辅导员端可视化展示模块 |
| 5.2.3 管理员端可视化展示模块 |
| 5.3 系统测试 |
| 5.3.1 功能测试 |
| 5.3.2 系统性能测试 |
| 5.3.3 测试结果 |
| 5.4 本章小结 |
| 第六章 总结与展望 |
| 6.1 论文总结 |
| 6.2 下一步研究工作 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
四、高校校园网网络存储系统选择方案（论文参考文献）
- [1]基于微服务架构的校园网系统的设计与实现[D]. 马红国. 安徽建筑大学, 2021(08)
- [2]基于机器学习的校园网网络流量监测与分析[D]. 李兆清. 青海师范大学, 2021(09)
- [3]基于ELK的校园网日志分析系统的设计与实现[D]. 王刚. 兰州大学, 2021(09)
- [4]基于Spark的校园网用户行为分析与研究[D]. 廖舒航. 广西大学, 2021(12)
- [5]基于流量日志的用户行为及其在DHCP中应用研究[D]. 方晓明. 东南大学, 2020(01)
- [6]校园网网络服务质量主动感知系统的设计与实现[D]. 许玉蓉. 北京交通大学, 2020(03)
- [7]基于混合云的高校宽带接入运营管理平台的设计与实现[D]. 李柯君. 西安电子科技大学, 2020(05)
- [8]基于多源数据融合的校园网用户行为分析系统的设计与实现[D]. 葛丽静. 北京邮电大学, 2020(05)
- [9]基于用户体验大数据的无线AP优化部署的研究[D]. 冉华. 东北师范大学, 2020(03)
- [10]校园网用户行为分析系统的设计与实现[D]. 贺雯静. 西北大学, 2020(02)