摘 要：信息技術(shù)與數(shù)字技術(shù)的高速發(fā)展與持續(xù)深入研究，使其影響范圍與應(yīng)用范圍不斷擴大。目前，在經(jīng)濟穩(wěn)步發(fā)展的基礎(chǔ)上，我國各市場行業(yè)發(fā)展態(tài)勢良好，同時也對互聯(lián)網(wǎng)方面的應(yīng)用提出更高要求。文章首先對移動互聯(lián)網(wǎng)用戶的行為特征展開多方位描述;其次，闡明當(dāng)前移動用戶在互聯(lián)網(wǎng)中行為特征的分析內(nèi)容與方法;最后根據(jù)上述內(nèi)容提出有效分析用戶行為特征的方案，為用戶行為研究提供理論支持。

關(guān)鍵詞：用戶行為;數(shù)字化技術(shù);數(shù)據(jù)分析;聚類算法

0 引言

數(shù)字化時代加快推進(jìn)社會各界對于信息的應(yīng)用與傳播。面對海量網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)信息，部分用戶沒有掌握高效便捷的信息分析方法，為解決這一問題，應(yīng)從用戶行為分析入手，進(jìn)一步收集并掌握用戶的使用偏好與習(xí)慣信息，將獲取到的信息進(jìn)行整合與處理，以此輔助用戶提高信息查找效率，減少信息篩選任務(wù)量。信息在傳遞至用戶這一過程中，信息的提供者也具有選擇權(quán)，使其根據(jù)用戶偏好進(jìn)行消息推送能夠有效降低推送成本，實現(xiàn)用戶與提供者之間的互利互惠。

1 互聯(lián)網(wǎng)用戶行為特點

數(shù)字時代互聯(lián)網(wǎng)用戶行為特征有以下5點。

第一，用戶具有隱蔽性。由于用戶以網(wǎng)絡(luò)為媒介進(jìn)行信息傳遞，用戶在其隱蔽性的特征下，利用電腦或移動終端即可完成訊息的實時傳遞與接收，雖然用戶在信息傳送的過程中享受到一定的便捷性，但加大了用戶接收不實內(nèi)容的負(fù)面影響。

第二，互聯(lián)網(wǎng)用戶數(shù)值普遍偏高，互聯(lián)網(wǎng)用戶文化水平通常較高。一般情況下，網(wǎng)絡(luò)用戶對于網(wǎng)絡(luò)知識較為了解，能夠熟練開展社交、購物等活動，并具備網(wǎng)絡(luò)與電子產(chǎn)品升級的意識與能力。

第三，互聯(lián)網(wǎng)信息交際具有復(fù)雜性。不管是網(wǎng)絡(luò)媒介還是交互對象，都在海量數(shù)據(jù)與交叉任務(wù)的影響下變得復(fù)雜、煩瑣，這也使用戶行為呈現(xiàn)出多變的特征。因此，應(yīng)制定相應(yīng)的網(wǎng)絡(luò)用戶行為管理與約束準(zhǔn)則。

第四，突破原有時間與空間的限制。數(shù)字時代用戶通過網(wǎng)絡(luò)媒介即可與目標(biāo)用戶進(jìn)行連接，交互范圍與效果與之前相比有極大改善。

第五，判斷標(biāo)準(zhǔn)具有差異化。在突破時間與空間限制的背景下，用戶行為管理相對寬泛，網(wǎng)絡(luò)中的言行與判斷標(biāo)準(zhǔn)存在較大差異，必須通過完善的機制與法律對不符合標(biāo)準(zhǔn)的內(nèi)容進(jìn)行限制與規(guī)范^[1]。

2 互聯(lián)網(wǎng)用戶行為分析內(nèi)容與方法

2.1 互聯(lián)網(wǎng)用戶行為分析內(nèi)容

分析用戶行為的目的就在于判斷用戶行為特征，而分析用戶行為特征就是開展數(shù)據(jù)挖掘工作的核心任務(wù)。在以分析用戶行為特征為目的而展開的信息分類過程中，有必要參照用戶的行為表現(xiàn)特征進(jìn)行分析。分析收集上來的數(shù)據(jù)信息，對用戶特征進(jìn)行歸納整理，并在用戶行為特征的基礎(chǔ)上統(tǒng)計其相應(yīng)的活動規(guī)律，以此建立用戶行為模型，總結(jié)用戶行為模式的內(nèi)容。

2.2 互聯(lián)網(wǎng)用戶行為分析方法

針對用戶行為特征的分析，數(shù)據(jù)挖掘過程可以分為以下幾步：第一步，參照互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)戰(zhàn)略規(guī)劃的發(fā)展方向和現(xiàn)階段企業(yè)的運行特征，將問題反映在商業(yè)廣告中，選擇目標(biāo)挖掘數(shù)據(jù)，并進(jìn)行針對性的營銷方案設(shè)計，敲定研究內(nèi)容和方法;第二步，基于收集到的信息，創(chuàng)建符合用戶行為特征的模型;第三步，數(shù)據(jù)挖掘還會通過判斷、選擇、整理、管理和減少變量等一系列列程序，提供最終所需的信息數(shù)據(jù);第四步，結(jié)合數(shù)據(jù)挖掘所得出的內(nèi)容結(jié)果與挖掘目標(biāo)，判斷并選取最佳的算法;第五步，將計算整理的數(shù)據(jù)導(dǎo)入驗證模型，查證用戶行為特征模型運行效果的準(zhǔn)確性與實效性，利用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的模型展開深入驗證;第六步，如果用戶行為特征分析模型沒有通過數(shù)據(jù)挖掘的驗證，則需要改進(jìn)并重新建立一個新的用戶行為模型;第七步，用戶行為模型的結(jié)果將在最終環(huán)節(jié)以文字或圖表的形式進(jìn)行顯示，完成數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換;第八步，在數(shù)據(jù)挖掘模型的實際應(yīng)用過程中，還需要結(jié)合實際情況進(jìn)行不斷調(diào)整和優(yōu)化^[2]。

2.3 聚類算法選擇

首先，統(tǒng)計資料：本文重點研究移動用戶的行為數(shù)據(jù)，并以此創(chuàng)建移動用戶行為模型，以此利用數(shù)據(jù)挖掘算法對移動終端的用戶行為進(jìn)行初步收集。

其次，聚類方式的選擇：以K-means聚類算法為主要應(yīng)用算法。由于數(shù)字化背景下的移動用戶行為數(shù)據(jù)量非常大，需要在分析企業(yè)數(shù)據(jù)時，采用一種聚類方法，該方法可以有效收集計算得出的分類結(jié)果，且計算效率較高，能夠完成海量數(shù)據(jù)的處理與分類。

最后，應(yīng)具備一個判斷標(biāo)準(zhǔn)，以明確合理聚類的判斷準(zhǔn)則，使聚類算法運行到最后。

3 互聯(lián)網(wǎng)用戶行為分析系統(tǒng)的構(gòu)建方法

3.1 互聯(lián)網(wǎng)用戶行為分析系統(tǒng)的總體架構(gòu)

移動用戶的行為特征分析系統(tǒng)具有高效性、前瞻性以及易維護(hù)性，此外，用戶行為分析系統(tǒng)還需要開放式架構(gòu)與外部服務(wù)器的移動用戶行為分析系統(tǒng)。數(shù)據(jù)源層主要為用戶行為特征分析系統(tǒng)提供數(shù)據(jù)與管理服務(wù)，系統(tǒng)所收集到的原始數(shù)據(jù)包括多個方面，例如：互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)CRM系統(tǒng)、口頭信令系統(tǒng)等^[3]。

3.2 互聯(lián)網(wǎng)用戶行為分析系統(tǒng)平臺搭建

Hadoop是具有良好可伸縮性和高可靠性的分布式系統(tǒng)。Hadoop平臺的主要組成部分包括MapReduce、HBase系列數(shù)據(jù)庫、ZooKeeper分布式應(yīng)用程序協(xié)調(diào)系統(tǒng)等。針對行為分析系統(tǒng)，必須結(jié)合用戶訪問內(nèi)容才能判斷用戶行為并作出最后分類?；诖?，公共網(wǎng)絡(luò)中的海量數(shù)據(jù)信息成為主要捕獲的對象。DNSMASQ可以使DHCP與DNS進(jìn)行有效融合，且DNS一般情況下具備解析DHCP做分配地址的功能。在DNSmasq工具域名的基礎(chǔ)上進(jìn)行數(shù)據(jù)緩存，此方法主要用于互聯(lián)網(wǎng)內(nèi)容爬取，并在Hadoop節(jié)點之間提供自定義域名解析的功能。

3.3 數(shù)據(jù)分析平臺總體架構(gòu)設(shè)計

結(jié)合用戶實際的應(yīng)用需求，可以將移動終端的用戶行為分析系統(tǒng)劃分成以下幾個模塊：日志下載、任務(wù)統(tǒng)計調(diào)度、移動用戶日志處理、結(jié)果統(tǒng)計入庫、日志分類等。移動終端的用戶可以通過日志分類模塊功能對已經(jīng)完成下載的內(nèi)容進(jìn)行分析與知識庫匹配，實現(xiàn)對日志的精準(zhǔn)分類。

移動用戶日志下載模塊：移動終端用戶日志下載模塊的關(guān)鍵性功能是，進(jìn)入指定文件傳輸系統(tǒng)的服務(wù)器，找到并下載相應(yīng)話單，對沒有打上標(biāo)簽的文檔進(jìn)行統(tǒng)一化處理。此程序需要完成日志文檔的篩選與提取，并將用戶日志保存至Hadoop中的標(biāo)準(zhǔn)位置。同時，此程序還能將移動終端用戶流量使用過程中的信息與基礎(chǔ)類數(shù)據(jù)集進(jìn)行下載^[4]。

任務(wù)統(tǒng)計調(diào)度模塊：此模塊的工作調(diào)度條件是根據(jù)定時設(shè)置的腳本，即以腳本為根據(jù)進(jìn)行后續(xù)工作，任務(wù)統(tǒng)計工作的執(zhí)行時間是用戶上傳或下載日志的前一天，并在固定周期內(nèi)展開掃描任務(wù)，將所有讀取得出的任務(wù)數(shù)據(jù)展開進(jìn)一步統(tǒng)計，并結(jié)合實際情況判斷任務(wù)的執(zhí)行情況是否滿足標(biāo)準(zhǔn)。

移動端用戶日志處理模塊：移動端用戶日志處理程序?qū)]有進(jìn)行處理的話單文件從相應(yīng)的分布式HDFS文件系統(tǒng)中調(diào)取出來，同時利用classify程序接口將當(dāng)日記錄記上標(biāo)簽，發(fā)揮haproxy能夠同時調(diào)節(jié)classify程序的功能，快速將相同IP下的數(shù)據(jù)爬取壓力進(jìn)行科學(xué)分擔(dān)。

結(jié)果統(tǒng)計入庫模塊：此模塊的主要工作內(nèi)容是對前一天的GPRS_LOG日志文件進(jìn)行梳理與整合。此模塊可以基于HDFS平臺對label程序展開快速保存，實現(xiàn)文件的高效導(dǎo)入。結(jié)果統(tǒng)計入庫模塊將hive下設(shè)的script作為掃描目標(biāo)，常規(guī)運行狀態(tài)下的單位掃描時間為10 min，完成規(guī)律掃描，并將全部程序進(jìn)行有效讀取。

4 結(jié)語

綜上所述，面對數(shù)字時代變化與發(fā)展，有必要針對移動互聯(lián)網(wǎng)用戶進(jìn)行有效、綜合分析方案的設(shè)計，并以此輔助移動互聯(lián)網(wǎng)運營商進(jìn)行相關(guān)業(yè)務(wù)拓展。本文以互聯(lián)網(wǎng)用戶操作特征、行為分析以及數(shù)據(jù)挖掘算法為出發(fā)點，對數(shù)據(jù)分析中的各個模塊進(jìn)行詳細(xì)設(shè)計，完成互聯(lián)網(wǎng)用戶行為分析系統(tǒng)的構(gòu)建。

基金項目：2017年度湖南省教育廳科學(xué)研究項目;項目編號：17C0323。

作者簡介：李志勇（1974— ），男，湖南長沙人，講師，碩士;研究方向：大數(shù)據(jù)，移動互聯(lián)。

Analysis and research of Internet user behavior based on digital era

Li Zhiyong

（Hunan Mass Media Vocational and Technical College， Changsha 410100， China）

Abstract：With the rapid development and continuous in-depth research of information technology and digital technology， the scope of its influence and application is constantly expanding. At present， based on the steady development of the economy， Chinas various market industries are developing well， and also put forward higher requirements for the application of the Internet. Firstly， the paper describes the behavior characteristics of mobile Internet users from various aspects. Secondly， it clarifies the content and method of analyzing the behavior characteristics of mobile users in the Internet. Finally， according to the above content， the scheme of effective analysis of user behavior characteristics is put forward to provide theoretical support for user behavior research.

Key words：user behavior; digital technology; data analysis; clustering algorithm

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