1. 研究目的与意义
当前，运营商或网络服务提供商保存了很多用户上网信息，但这种上网信息却缺乏合理的分析与评估，难以通过对用户行为的分析，来挖据用户潜在的消费可能，以提升运营商或网络服务提供商的收益。
流量监测技术通过对网络流量进行长期监视和测量，获取反映网络流量特征的数据。
该技术最初被电信运营商应用于网络规划和QoS测量。
2. 课题关键问题和重难点
关键问题：本论文主要工作为旨在通过对下列问题进行探讨，从而达到深入了解网络的运行情况和使用情况,提高网络质量,解决网络问题,提高网络服务质量,有效处理大量网络流量数据的目的；并且综合处理分析用户所感兴趣的方向和信息以及上网方式的偏好，上网的习惯性行为，以此来提高用户满意度，从而挖掘出更深层次的用户需求，进行用户行为的预测。
（1）数据采集与挖掘的现状；（2）网络流量的监测方法和处理分析系统；（3）将云计算和数据挖掘结合，进行数据分析关键算法设计与改进；（4）提出用户行为感知的整体框架；（5）用户上网方式分析和上网偏好的分析；难点：本课题的重点是分析出用户上网的模式和偏好，难点是海量数居如何进行有效筛选和过滤，并进行综合性的分析与处理，算法如何更加高效的运行。
3. 国内外研究现状（文献综述）
随着信息化的高速发展,网络已经成为了人们生活中重要部分。
网络在迅猛发展同时也使得产出的数据越来越大,信息产业界开始对这些数据极度关注。
如何对这些数据进行分析,并且使用分析结果对生产实践进行指导已经成为热门话题。
4. 研究方案
先对运营商的流量经营模式进行调查分析，看到经营模式中的不足和可开发的潜力项目。
研究国外运营商的先进数据处理算法和思想，并结合国内运营商的数据管理和处理策略进行方案设计。
将用户基本信息采集和整理分类，设计算法进行数据挖掘，最后进行跟用户行为的对比实测验证和预测。
5. 工作计划
2022-2022-1学期第1-12周确定选题，课题调研，通过图书馆、万方数据库等途径查阅有关数据挖掘，流量经营，用户行为指导等资料，阅读、整理，完成开题报告。
完成英文资料的翻译。
第12-17周 完成初稿撰写。
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