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基于大数据的用户行为分析系统.doc


文档分类:IT计算机 | 页数:约5页 举报非法文档有奖
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基于大数据的用户行为分析系统
摘要:随着互联网的日益普及,网民每天的网络行为带来了网络数据的爆炸式增长。网络用户行为数据中蕴含着大量有价值、有意义的信息,网络用户行为分析系统通过对这些数据进行统计、分析,结果通过前台直观的报表基于大数据的用户行为分析系统
摘要:随着互联网的日益普及,网民每天的网络行为带来了网络数据的爆炸式增长。网络用户行为数据中蕴含着大量有价值、有意义的信息,网络用户行为分析系统通过对这些数据进行统计、分析,结果通过前台直观的报表展示,并进行智能推荐。一方面可以帮助营销商从中发现用户使用产品的规律,并将这些规律与网站的营销策略、产品功能、运营策略相结合,优化用户体验、实现更精细化和精准的运营与营销,让产品获得更好的增长。另一方面还可以应用于公安部门兼顾打击罪犯、获取证据、提前管控、缩小影响范围从而保护人民、不阻碍互联网的正常发展轨迹。
关键词:互联网;大数据;用户行为分析

一、绪论
随着科学技术的飞速发展和社会经济水平的不断进步,互联网规模迅速膨胀,网络流量、用户规模等互联网组成部分快速增长。根据《第33次中国互联网络发展状况统计报告》中的数据统计,截止2013年12月底,,%。这充分说明了互联网已经逐渐成为人类生活、学****所依赖的一部分。
网民每天的网络行为带来了网络用户行为数据的爆炸式增长,网络用户行为数据中蕴含着大量有价值、有意义的信息,通过对用户行为日志进行统计、分析,结果通过前台直观的报表展示,可以帮助营销商大致掌握用户的喜好,从中发现用户使用产品的规律,将这些规律与网站的营销策略、产品功能、运营策略相结合,对用户进行智能推荐,以优化用户体验、实现更精细化和精准的运营与营销,让产品获得更好的增长。此外,可以通过数据分析来预测用户的行为倾向,为有关部门对网络舆论进行合理的监控和干预提供了理论依据,还可以帮助公安部门针对犯罪嫌疑人进行网络行为监控等。
二、用户行为分析系统架构设计
(1)数据采集层。使用传统的JS为网站定制埋点方案以采集数据,经过Flume日志收集系统进行高可用、高可靠、分布式的海量日志监听和采集。根据其业务需求可在任意地点任意场景进行数据采集,通过植入多段代码,追踪用户在每个界面上的系列行为,采集到用户的全量行为。
(2)数据分析层。Flume将采集后的数据发送到kafka消息队列进行缓存,发送到Hdfs分布式文件系统对海量用户行为日志进行存储,以达到高容错、高可靠性、高可扩展性、高获得性、高吞吐率等。SparkStreaming消费kafka消息队列中的数据。为了提高分析计算效率,使用Spark的Transformation算子和Action算子进行实时分析。Hive使用sql语句的形式结合多个优化MapReduce算法,以天为单位读取Hdfs分布式文件系统中的数据进行离线分析,并将结果放入Mysql关系型数据库,根据计算结果进行可视化展示。
(3)数据应用层。分为数据展示、智能推荐、行为预测三大块。数据展示:后台使用Mybatis持久化框架连接数据库,通过Sprintboot提供数据访问接口。前台使用Angular组件Asynclack异步消息处理與后台进行

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  • 上传人雪雁
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  • 时间2022-08-03