摘 要
随着信息技术的迅猛发展，网络应用数据呈现出爆炸式增长，如何有效挖掘和分析这些数据成为当前研究的重要课题。本研究以大数据技术为支撑，针对网络应用数据的特点，提出了一种基于分布式计算框架的数据分析与挖掘方法。研究旨在通过构建高效的数据处理模型，实现对海量网络应用数据的深度解析，从而揭示用户行为模式及潜在规律。具体而言，研究采用Hadoop和Spark等大数据平台进行数据存储与并行计算，并结合机器学习算法优化数据挖掘过程。通过对社交网络、电子商务及在线教育等多个领域的实际数据集进行实验验证，结果表明该方法在数据处理效率、准确性以及可扩展性方面均表现出显著优势。此外，研究创新性地引入了动态特征提取机制，能够实时捕捉数据中的关键信息，进一步提升了挖掘效果。最终结论显示，基于大数据的网络应用数据分析与挖掘不仅有助于理解用户需求，还为相关行业的决策支持提供了科学依据，其研究成果具有重要的理论价值和实践意义。
关键词：大数据技术；分布式计算框架；数据挖掘；动态特征提取；用户行为模式
Abstract
With the rapid development of information technology, network application data has experienced explosive growth, and effectively mining and analyzing such data has become an important research topic. This study, supported by big data technologies and tailored to the characteristics of network application data, proposes a data analysis and mining method based on a distributed computing fr amework. The aim is to construct an efficient data processing model that enables in-depth parsing of massive network application data, thereby revealing user behavior patterns and underlying regularities. Specifically, the study utilizes big data platforms such as Hadoop and Spark for data storage and parallel computation, while integrating machine learning algorithms to optimize the data mining process. Experimental validation using real-world datasets from multiple domains, including social networks, e-commerce, and online education, demonstrates that this method exhibits significant advantages in terms of data processing efficiency, accuracy, and scalability. Additionally, the study innovatively incorporates a dynamic feature extraction mechanism capable of capturing critical information in real-time, further enhancing the effectiveness of data mining. The final conclusion indicates that big data-based network application data analysis and mining not only contributes to understanding user needs but also provides a scientific basis for decision support in relevant industries, showcasing both substantial theoretical value and practical significance.
Keywords: Big Data Technology; Distributed Computing fr amework; Data Mining; Dynamic Feature Extraction; User Behavior Pattern
目 录
1绪论 1
1.1网络应用数据分析的背景与意义 1
1.2大数据技术在该领域的研究现状 1
1.3本文的研究方法与技术路线 2
2数据采集与预处理方法 2
2.1网络应用数据的来源与类型 2
2.2数据采集的关键技术与工具 3
2.3数据清洗与质量评估策略 3
2.4数据转换与特征提取方法 4
2.5数据存储与管理架构设计 4
3数据分析模型与算法 5
3.1常见数据分析模型的比较与选择 5
3.2机器学习算法在网络数据中的应用 5
3.3图分析技术对网络关系的挖掘 6
3.4时间序列分析在网络行为预测中的作用 6
3.5模型优化与性能评估标准 7
4数据挖掘结果与应用实践 7
4.1用户行为模式的挖掘与分析 7
4.2社交网络中社区结构的识别 8
4.3商业价值挖掘与个性化推荐系统 8
4.4安全威胁检测与异常行为分析 9
4.5数据挖掘结果的可视化与解释 9
结论 10
参考文献 11
致 谢 12
