張建英

（河南科技職業(yè)大學(xué) 河南 周口 466000）

1 引言

新時(shí)代社會(huì)互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的不斷進(jìn)步，大數(shù)據(jù)應(yīng)用越來越廣泛。計(jì)算機(jī)可以通過編程算法的運(yùn)行實(shí)現(xiàn)代替人腦對(duì)事物進(jìn)行識(shí)別分類。智能識(shí)別系統(tǒng)是基于對(duì)大量數(shù)據(jù)的處理學(xué)習(xí)，類似人為經(jīng)驗(yàn)總結(jié)的機(jī)器學(xué)習(xí)系統(tǒng)，更多的是平臺(tái)大數(shù)據(jù)進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析并分類學(xué)習(xí)。本文對(duì)大學(xué)生網(wǎng)絡(luò)行為數(shù)據(jù)進(jìn)行識(shí)別系統(tǒng)研究，由于大學(xué)生網(wǎng)絡(luò)行為相關(guān)管理制度和途徑不完善，這就要求對(duì)大學(xué)生的網(wǎng)絡(luò)行為進(jìn)行分析，希望能夠通過信息管理系統(tǒng)分析研究，正確指引大學(xué)生網(wǎng)絡(luò)行為習(xí)慣，在大數(shù)據(jù)背景下促進(jìn)大學(xué)生網(wǎng)絡(luò)行為更加有利于學(xué)習(xí)教育和自身的健康發(fā)展。

2 大數(shù)據(jù)技術(shù)的發(fā)展與應(yīng)用

大數(shù)據(jù)技術(shù)應(yīng)用產(chǎn)生于互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的進(jìn)步[1]。近年來，隨著大數(shù)據(jù)技術(shù)平臺(tái)的不斷完善以及國家通信基礎(chǔ)設(shè)施的不斷完備，“互聯(lián)網(wǎng)+”智慧生活的智能終端設(shè)備走進(jìn)生活，推動(dòng)了大數(shù)據(jù)時(shí)代的到來。在此背景下，為了保證網(wǎng)絡(luò)環(huán)境的計(jì)量監(jiān)管信息的安全，需要對(duì)網(wǎng)絡(luò)行為進(jìn)行合理監(jiān)管。各個(gè)行業(yè)的網(wǎng)絡(luò)行為數(shù)據(jù)都具有行為推動(dòng)作用，出于對(duì)網(wǎng)絡(luò)行為的管理需要，對(duì)網(wǎng)絡(luò)行為使用數(shù)據(jù)的分析并進(jìn)行可視化的操作，評(píng)估預(yù)判下一行為的趨勢，提高網(wǎng)絡(luò)行為效率，降低網(wǎng)絡(luò)行為錯(cuò)誤風(fēng)險(xiǎn)是研究熱點(diǎn)。網(wǎng)絡(luò)用戶的大數(shù)據(jù)，通常是通過統(tǒng)計(jì)軟件進(jìn)行海量信息統(tǒng)計(jì)存儲(chǔ)，利用分析軟件進(jìn)行大數(shù)據(jù)處理分析，對(duì)足夠大的數(shù)據(jù)進(jìn)行算法學(xué)習(xí)，可以超越原有數(shù)據(jù)庫架構(gòu)[2]。與此同時(shí)，伴隨大數(shù)據(jù)技術(shù)的進(jìn)步，實(shí)現(xiàn)傳統(tǒng)信息采集方式無法完成的快速提取、識(shí)別、管理和服務(wù)的數(shù)據(jù)采集。大數(shù)據(jù)技術(shù)是人類歷史進(jìn)步標(biāo)志性的時(shí)代產(chǎn)物，讓大數(shù)據(jù)技術(shù)發(fā)揮管理和分析使得技術(shù)實(shí)現(xiàn)最大社會(huì)效益，合理使用大數(shù)據(jù)技術(shù)能夠?qū)Υ髮W(xué)生網(wǎng)絡(luò)行為管理產(chǎn)生指導(dǎo)價(jià)值，進(jìn)而對(duì)獲取大學(xué)生網(wǎng)絡(luò)行為數(shù)據(jù)為高等教育的管理政策合理化更新提供科學(xué)參考。

3 大數(shù)據(jù)技術(shù)在大學(xué)生網(wǎng)絡(luò)行為分析中的價(jià)值

3.1 大數(shù)據(jù)技術(shù)分析優(yōu)勢

大數(shù)據(jù)技術(shù)作為當(dāng)下數(shù)據(jù)分析領(lǐng)域的主要技術(shù)，基于大學(xué)生網(wǎng)絡(luò)行為數(shù)據(jù)進(jìn)行大數(shù)據(jù)處理分析，計(jì)算機(jī)通過數(shù)據(jù)算法學(xué)習(xí)，數(shù)據(jù)分析結(jié)果更具準(zhǔn)確性和針對(duì)性[3]。通常高校大學(xué)生網(wǎng)絡(luò)行為管理方式是通過對(duì)調(diào)研結(jié)果進(jìn)行記錄分析。管理分析的人確定調(diào)研樣本對(duì)象，對(duì)上網(wǎng)時(shí)間、上網(wǎng)地點(diǎn)、上網(wǎng)方式、網(wǎng)絡(luò)功能內(nèi)容以及大學(xué)生生活對(duì)網(wǎng)絡(luò)的依賴性進(jìn)行調(diào)研統(tǒng)計(jì)。這種方式調(diào)研結(jié)果的時(shí)效性、真實(shí)性都是不夠的，而利用大數(shù)據(jù)技術(shù)可以跨過人為觀察和回答，直接通過網(wǎng)絡(luò)終端后臺(tái)網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)進(jìn)行全量采集、實(shí)時(shí)統(tǒng)計(jì)。大學(xué)生在進(jìn)行網(wǎng)絡(luò)行為的同時(shí)就可以產(chǎn)生行為數(shù)據(jù)并記錄保存，然后對(duì)存儲(chǔ)的網(wǎng)絡(luò)行為數(shù)據(jù)進(jìn)行分析評(píng)估。

3.2 基于大數(shù)據(jù)的分析模型

大學(xué)生的網(wǎng)絡(luò)行為大致可以分為4個(gè)板塊，學(xué)習(xí)、娛樂、社交和消費(fèi)，見圖1。

圖1 大學(xué)生網(wǎng)絡(luò)行為

每一個(gè)行為板塊都有對(duì)應(yīng)的行為目的，網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)是為了信息獲取，網(wǎng)絡(luò)娛樂通常進(jìn)行游戲影視等，網(wǎng)絡(luò)社交是大學(xué)生業(yè)余交流互動(dòng)的主要方式，網(wǎng)絡(luò)消費(fèi)是為了提高生活內(nèi)容品質(zhì)。明確大學(xué)生的網(wǎng)絡(luò)行為目的，就得細(xì)分大學(xué)生的網(wǎng)絡(luò)功能實(shí)現(xiàn)使用工具，例如網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)是在中國知網(wǎng)還是萬方數(shù)據(jù)查找資料等，通過大數(shù)據(jù)明確大學(xué)生的網(wǎng)絡(luò)行為具體內(nèi)容。

大數(shù)據(jù)的技術(shù)架構(gòu)主要是通過數(shù)據(jù)分布計(jì)算處理分析，數(shù)據(jù)分布得越精細(xì)，網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)延時(shí)越低[4]。大數(shù)據(jù)主要利用堆棧技術(shù)，通常有基礎(chǔ)、管理、分析和應(yīng)用4層[5]。作為架構(gòu)的最底層基礎(chǔ)層主要是用來對(duì)網(wǎng)絡(luò)行為數(shù)據(jù)進(jìn)行采集和實(shí)時(shí)跟蹤。架構(gòu)的第2層管理層，其作用是對(duì)采集的網(wǎng)絡(luò)行為數(shù)據(jù)進(jìn)行隨機(jī)提取、信息轉(zhuǎn)化和系統(tǒng)數(shù)據(jù)裝載，這一層的存儲(chǔ)管理計(jì)算可以為后期的數(shù)據(jù)智能化提供保障。第3層分析層就是將數(shù)據(jù)信息智能化，通過算法挖掘分析，可以得出大學(xué)生網(wǎng)絡(luò)行為習(xí)慣的潛在規(guī)律，為大學(xué)生行為管理方式提供依據(jù)。最后的應(yīng)用層是對(duì)大數(shù)據(jù)分析結(jié)果做出決策判斷，達(dá)到系統(tǒng)服務(wù)用戶的作用。

在大學(xué)生網(wǎng)絡(luò)行為的分析模型客戶端層面，用戶的功能以學(xué)校校園網(wǎng)絡(luò)為數(shù)據(jù)收集范圍。由于在校大學(xué)生上網(wǎng)是通過校園服務(wù)器外接，因此學(xué)生賬戶信息可以作為個(gè)人信息采集接口。大學(xué)生上網(wǎng)的網(wǎng)絡(luò)行為數(shù)據(jù)可以實(shí)時(shí)記錄，將行為數(shù)據(jù)根據(jù)網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)、網(wǎng)絡(luò)娛樂、網(wǎng)絡(luò)社交、網(wǎng)絡(luò)消費(fèi)分類保存。結(jié)合學(xué)校網(wǎng)絡(luò)行為管理考察標(biāo)準(zhǔn)，對(duì)學(xué)生的網(wǎng)絡(luò)行為進(jìn)行評(píng)估。評(píng)估有個(gè)人評(píng)估和總體評(píng)估，個(gè)人評(píng)估就是對(duì)系統(tǒng)識(shí)別的網(wǎng)絡(luò)行為進(jìn)行規(guī)范指導(dǎo)，總體評(píng)估是對(duì)校網(wǎng)學(xué)生的網(wǎng)絡(luò)行為進(jìn)行總結(jié)，以可視化的方式反饋給在校師生。

4 大學(xué)生網(wǎng)絡(luò)行為識(shí)別系統(tǒng)設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)

4.1 需求分析

互聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展使得各類信息實(shí)現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)傳送，大學(xué)生是網(wǎng)絡(luò)用戶中最為活躍的群體之一，所以大學(xué)生網(wǎng)絡(luò)行為如何有效管理問題，如何處理大學(xué)生網(wǎng)絡(luò)行為數(shù)據(jù)變得尤為重要。大學(xué)生網(wǎng)絡(luò)行為的傳統(tǒng)調(diào)研方式缺乏時(shí)效性和準(zhǔn)確性，隨著大數(shù)據(jù)時(shí)代的到來，使得大學(xué)生行為數(shù)據(jù)可以可視化呈現(xiàn)，大數(shù)據(jù)技術(shù)的核心作用是展現(xiàn)數(shù)據(jù)的現(xiàn)實(shí)應(yīng)用價(jià)值，而計(jì)算機(jī)對(duì)數(shù)據(jù)算法學(xué)習(xí)是其核心技術(shù)[4]。系統(tǒng)通過對(duì)大量網(wǎng)絡(luò)行為數(shù)據(jù)進(jìn)行處理分析，使得網(wǎng)絡(luò)行為管理更加精準(zhǔn)化、人性化。

4.2 處理流程

將采集到的大學(xué)生網(wǎng)絡(luò)行為數(shù)據(jù)以分布式文件的形式保存在HDFS系統(tǒng)中，通過映射和歸約的方式對(duì)數(shù)據(jù)做計(jì)算處理，基于算法通過Hadoop進(jìn)行數(shù)據(jù)計(jì)算訓(xùn)練，生成大學(xué)生網(wǎng)絡(luò)行為數(shù)據(jù)模型，最后將模型可視化提供給客戶端。系統(tǒng)流程圖見圖2。

圖2 系統(tǒng)流程圖

4.3 系統(tǒng)模塊設(shè)計(jì)

模型的基礎(chǔ)層。該層主要功能是用Python、數(shù)據(jù)采集平臺(tái)等對(duì)網(wǎng)絡(luò)行為數(shù)據(jù)進(jìn)行采集和實(shí)時(shí)跟蹤，并且根據(jù)HDFS系統(tǒng)進(jìn)行分步式保存。

模型的管理層。該層主要功能是對(duì)采集的網(wǎng)絡(luò)行為數(shù)據(jù)進(jìn)行隨機(jī)提取、信息轉(zhuǎn)化和系統(tǒng)數(shù)據(jù)裝載。通過映射歸約批量處理網(wǎng)絡(luò)行為數(shù)據(jù)，極大方便了對(duì)分布式存儲(chǔ)的數(shù)據(jù)程序編寫，通過系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)指定映射函數(shù)和歸約函數(shù)進(jìn)行大量數(shù)據(jù)計(jì)算，可以為后期的數(shù)據(jù)信息挖掘提供保障。

模型的分析層。該層主要功能是將數(shù)據(jù)信息智能化，通過Hadoop中實(shí)現(xiàn)算法，對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行模型訓(xùn)練挖掘分析，可以得出大學(xué)生網(wǎng)絡(luò)行為習(xí)慣的潛在規(guī)律，為大學(xué)生行為管理方式提供依據(jù)。

模型的應(yīng)用層。該層主要功能是對(duì)大數(shù)據(jù)分析結(jié)果做出決策判斷，達(dá)到系統(tǒng)服務(wù)用戶的作用。

4.4 數(shù)據(jù)庫設(shè)計(jì)

此系統(tǒng)主要是分析大學(xué)生網(wǎng)絡(luò)行為識(shí)別問題，其主要目標(biāo)是對(duì)大量大學(xué)生上網(wǎng)產(chǎn)生的網(wǎng)絡(luò)行為數(shù)據(jù)進(jìn)行處理。所選擇的網(wǎng)絡(luò)行為數(shù)據(jù)是多類信息的存儲(chǔ)模塊，模塊數(shù)據(jù)的文件需要進(jìn)行結(jié)點(diǎn)處理，效率低下[3]。為了克服該數(shù)據(jù)處理問題，根據(jù)映射歸約機(jī)制，采取對(duì)數(shù)據(jù)不切片的方式，使存儲(chǔ)的數(shù)據(jù)設(shè)計(jì)統(tǒng)一，提升系統(tǒng)的數(shù)據(jù)處理性能。

4.5 系統(tǒng)實(shí)驗(yàn)環(huán)境

系統(tǒng)運(yùn)行環(huán)境是檢驗(yàn)系統(tǒng)的重要階段，運(yùn)行系統(tǒng)的環(huán)境能力對(duì)測試結(jié)果具有很大的影響。測試環(huán)境選用合適的客戶機(jī)和服務(wù)器。功能測試應(yīng)當(dāng)對(duì)系統(tǒng)的每一層進(jìn)行分步測試，為用戶提供合格的系統(tǒng)服務(wù)。測試結(jié)果的評(píng)估按照需求分析進(jìn)行功能評(píng)估。

大學(xué)生網(wǎng)絡(luò)行為識(shí)別系統(tǒng)可以實(shí)現(xiàn)大學(xué)生網(wǎng)絡(luò)行為數(shù)據(jù)通過大數(shù)據(jù)技術(shù)進(jìn)行潛在行為規(guī)律可視化，將網(wǎng)絡(luò)行為展開成詳細(xì)和具體的數(shù)據(jù)模型進(jìn)行分析。在實(shí)際的高校網(wǎng)絡(luò)行為管理中，可以將大數(shù)據(jù)識(shí)別大學(xué)生網(wǎng)絡(luò)行為這一技術(shù)充分利用起來，使得大數(shù)據(jù)技術(shù)規(guī)范約束好學(xué)生的網(wǎng)絡(luò)行為習(xí)慣。在對(duì)大學(xué)生網(wǎng)絡(luò)行為數(shù)據(jù)的采集整理分析過程中，不僅能夠有效管控學(xué)生的網(wǎng)絡(luò)行為，了解學(xué)生的網(wǎng)絡(luò)功能使用的喜好和關(guān)注內(nèi)容，同時(shí)在分配學(xué)校網(wǎng)絡(luò)資源時(shí)也可以根據(jù)大數(shù)據(jù)分析結(jié)果對(duì)學(xué)生提供個(gè)性化網(wǎng)絡(luò)內(nèi)容服務(wù)[4-5]。將系統(tǒng)識(shí)別分析結(jié)果反饋給學(xué)生個(gè)人，成為自適應(yīng)學(xué)習(xí)工具，彌補(bǔ)傳統(tǒng)學(xué)習(xí)方式存在的盲目性，投其所好提高學(xué)習(xí)積極性，使得學(xué)生在高校得到更好的學(xué)習(xí)成長。

5 結(jié)語

綜上所述，本研究建立大學(xué)生網(wǎng)絡(luò)行為識(shí)別系統(tǒng)是為了對(duì)大學(xué)生網(wǎng)絡(luò)行為的學(xué)習(xí)、娛樂、社交和消費(fèi)進(jìn)行分析、歸納，構(gòu)建有效可行的指導(dǎo)、監(jiān)督、信息反饋運(yùn)行機(jī)制，使得大學(xué)生網(wǎng)絡(luò)行為管理變得越來越高效。同時(shí)，也可以為我國高校管理部門和教育部門提供參考，促進(jìn)高校教學(xué)方式優(yōu)化升級(jí)。