基于Hadoop的校园网用户阅读偏好研究

导读工作对于大学生成长来说至关重要。针对问卷调查法对网络阅读研究的不足,提出一种结合Hadoop与深度包检测技术的应用方法对网络阅读行为数据进行深层分析。该方法以校园网数据为基础,通过设计Map Reduce并行计算任务,进一步结合网络爬虫建立的书籍信息库,实现对校园网中阅读网站访问量、书籍浏览类型和阅读时间段的偏好统计与分析。在实际应用中希望能为高校针对大学生开展导读工作提供可靠的数据分析和技术支撑。     

校园网用户行为分析系统设计与实现

用户视频浏览行为是视频个性化推荐及视频网站优化的关键,而校园网用户区别于其他社会群体有其特殊代表性。本文基于校园网流量,提出了一种基于Map Reduce的校园网视频用户行为分析方案,融合深度包检测与网络爬虫技术,挖掘校园网用户视频行为特征。以优酷网为例,统计了用户行为识别率并分析了视频用户行为,给出校园网用户视频推荐列表。