【摘 要】
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互联网虽然是一个抽象的概念,但是在如今的日常生活已经成为了类似日用品的一种存在,时刻地影响着我们的生活方式和工作效率。近几年来,我们见证着互联网的飞速发展,尤其是移
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互联网虽然是一个抽象的概念,但是在如今的日常生活已经成为了类似日用品的一种存在,时刻地影响着我们的生活方式和工作效率。近几年来,我们见证着互联网的飞速发展,尤其是移动互联网这个领域。从运营商的角度出发,带来的巨大改变便是网络链路中流量的激增。这不仅带来了挑战,也带来了发展的机遇,也让我们迎来了“大数据”时代。然而,要真正地让“大数据”产生价值,第一步便是数据的采集。面对日渐增长的网络流量,如今,对于一个流量解析系统而言,需要有实时处理近千万用户产生的海量流量数据的能力。如何让流量解析系统拥有更好的性能并且兼顾准确性,对于流量的监控和大数据分析都有十分积极的意义。本文的研究课题是高性能流量解析软件系统的优化以及用户行为分析。本文首先阐述了流量解析软件的基础框架和模块构成,为后面的研究内容提供了技术基础。在流量解析软件的优化中,我们从性能和关联准确性两个方面对其进行了优化。在流量解析软件的性能优化章节,我们通过性能分析软件VTune输出的分析报告,发现由硬件访问不友好产生的性能瓶颈,并且基于对计算机硬件方面的理解对软件性能进行优化。在流量解析软件的流量关联算法研究中,我们指出了现有流量关联算法的一些限制并提出了一个应对管道化连接的新型流量关联算法,提高了流量关联算法的兼容性。之后,我们又基于流量解析软件的输出数据研究了用户线下移动性和线上行为的关联性以及区县人群移动行为。最后我们对课题的研究成果进行了总结,并且对未来可能的研究进行了展望。
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