【摘 要】
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伴随着Internet的高速发展和Web技术的不断升级,人们的日常生活方式越来越多的搁置进Web中。随着而来的,是大数据时代的来临。大数据的来源是庞大的Web用户群体进行日常网络
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伴随着Internet的高速发展和Web技术的不断升级,人们的日常生活方式越来越多的搁置进Web中。随着而来的,是大数据时代的来临。大数据的来源是庞大的Web用户群体进行日常网络访问时产生的各式各样的行为,这些用户行为背后蕴藏着丰富的信息和潜在的价值,对企业运行经营方式产生了巨大影响。运营商通过DPI技术对网络流量进行采集分析,并对电商用户的行为进行分析挖掘,但海量的数据对传统的方法和模型提出了艰巨的挑战。利用并行计算和分布式存储技术,Hadoop平台为海量DPI数据的处理提供了解决方案。本文主要目标是利用DPI数据为基础数据,通过Wireshark工具分析用户访问电商的行为,提取电商用户行为的特征向量,结合利用爬虫程序采集的电商商品信息,在Hadoop平台实现构建用户画像MapReduce 的程序。本文的研究内容主要有以下几个方面:(1)给出了面向大数据的电商用户行为分析系统的整体设计方案。该系统主要有基础数据采集模块,DPI数据预处理模块以及用户行为分析模块组成。并给出了实现这三个模块的设计实现;(2)基于MapReduce思想的用户行为特征向量提取方法,根据用户地域特征,用户终端特征,访问不同网站的情况统计用户行为;(3)通过DPI和电商商品信息数据的聚合,实现了在Hadoop平台电商用户画像多种维度的构建;(4)根据电商用户画像,实现了基于ItemBased协同过滤的用户兴趣推荐模型。
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