基于云計算的移動互聯網大數據用戶行為分析引擎設計

中圖分類號：TN929.53；TP3 文獻標志碼：A 文章編碼：1672-7274（2025）07-0077-03

Design of Mobile Big Data User Behavior Analysis Engine Based on Cloud Computing HUANG Guangwei

（Mobile Communications Group of Xinjiang， China Ltd.， Network Department， Urumqi 830017， China）

Abstract： In the equipment manufacturing industry， many companies have achieved high levels of information technology，accumulating a large amountofdata from diferent sources，including machine sensor data，business system data，reportanalysis results，and external website and social media information.However，manymanagers lack effective tools to processand analyze thiscomplex data，leading tothe neglect of many potential businessalues.To address this isse，we developed an internet user behavior analysis system basedon the Java language，whichincludes data capture，analysis，visualization，and interface modules.The system can provide scientific decision support for network user management and help enterprises cope with challenges in the big data era of mobile internet.By proposing a design scheme for user behavior analysis， we aim to assist enterprises in developing new businessmodels to meet the needs of the big data era.

Keywords：cloud computing;mobile internet;bigdata;user behavior

0 引言

隨著信息技術的飛速發展，裝備制造行業已經步入了高度信息化的時代。眾多企業通過引入先進的信息系統和智能設備，積累了大量的數據資源，這些數據來源廣泛，涵蓋了機器傳感器數據、商業系統數據、報告分析結果以及外部網站和社交媒體信息。這些數據不僅記錄了企業的運營狀態，還反映了市場動態和用戶行為，蘊含著巨大的商業價值。然而，面對如此龐大而復雜的數據集，許多企業管理者卻缺乏有效的工具和方法來處理和分析這些數據，導致許多潛在的價值被忽視，甚至錯失了重要的商業機會。在移動互聯網和大數據技術蓬勃發展的背景下，如何高效地利用這些數據資源2，成為企業管理者面臨的重要挑戰。傳統的數據分析方法往往難以應對大規模、高維度、多源異構的數據，無法滿足現代企業對實時性和準確性的要求。為此，企業需要一個強大的數據處理和分析平臺，讓企業能從海量數據中提取有價值的信息，為決策提供科學依據[3]?；谏鲜鲂枨螅疚奶岢隽艘环N基于云計算的移動互聯網大數據用戶行為分析引擎設計。該系統采用Java語言開發，具備數據捕獲、分析、可視化和接口四大核心模塊。通過云計算技術，該系統能夠實現對大規模數據的高效處理和存儲，同時提供靈活的擴展能力和高可用性。具體而言，數據捕獲模塊負責從各種數據源中實時獲取數據，包括機器傳感器、商業系統、報告分析結果以及外部網站和社交媒體；數據分析模塊利用先進的算法和技術，對數據進行深度挖掘和分析，提取關鍵特征和模式；數據可視化模塊將分析結果以直觀的形式展示給用戶，幫助管理者快速理解和決策；接口模塊則提供了標準化的API，方便其他系統和應用的集成與調用。該系統的開發旨在為企業提供一個全面、高效的用戶行為分析工具，助力企業在移動互聯網大數據時代中應對挑戰。通過科學的用戶行為分析，企業可以更好地理解用戶需求，優化產品和服務，提升客戶滿意度，從而在激烈的市場競爭中占據有利地位。此外，該系統還可以幫助企業開發新的業務模式，創新商業模式，以適應大數據時代的快速發展和變化?，F將具體情況總結如下：

1大數據用戶行為引擎系統在云計算技術下的設計

1.1總體框架

在這項研究中，構建了一個基于云技術的移動互聯網數據分析系統，專注于從大數據中挖掘用戶行為模式4。該系統旨在分析互聯網用戶的活動和偏好，以便提供定制化的服務，優化營銷策略。系統整合了數據收集、處理、服務提供和營銷活動，以提高市場競爭力。通過FTP服務收集數據，并利用分布式計算接口和批量處理技術進行數據管理。數據存儲在Hbase數據庫中，支持大規模和非結構化數據的存儲。系統通過蜂窩集成和匯總層的EI處理，采用MapReduce分析框架處理數據，并將結果輸出到數據庫，構建了整個系統的架構。

1.2系統拓撲與功能分布

該系統的架構設計中，一個服務器承擔核心角色，作為主節點，而另一個則作為輔助節點，隸屬于Hadoop平臺[5]。這種設置允許節點根據需求靈活增加。主節點負責向輔助節點分派任務和監控它們的執行情況，以優化數據處理效率和監控軟件運行狀態。通過MapReduce模型對用戶行為數據進行分析，系統能夠揭示用戶的網絡習慣、偏好以及社交聯系，并據此提供定制化的服務和內容推薦。輔助節點與主節點在軟件結構上相似，但缺少任務分派和管理的功能。以搜狗為例，根據CNZZ發布的數據，搜狗搜索市場份額為 15.68% ，位列國內搜索引擎第三，其用戶行為分析的詳細數據見表1。

表1用戶行為數據分析格式

2 用戶行為分析大數據入庫組件設計

在處理移動互聯網用戶行為分析時，數據主要來源于兩個渠道：應用平臺和深度數據包檢測（DPI）技術[。這兩種數據來源具有顯著差異。應用平臺數據較為集中，通常在一個訪問行為表中展示，每天生成一個文件，文件大小以千兆字節（GB）計量；而DPI數據則由許多小文件組成，每個文件通常不超過 10MB 其顯著特點是數據來源迅速，平均每兩分鐘就能接收到一批新文件，一個省份一天內可以收集到大約1TB的數據，效率非常高。根據這兩種數據源的特性，我們采取了不同的設計策略。在收集用戶的基礎數據信息后，通過統計分析可以揭示用戶行為的基本特征和規律。利用基于Hadoop平臺的用戶行為分析系統，對搜狗實驗室提供的搜索引擎日志數據集進行分析處理，該數據集原始文件大小為4.4GB，包含43545444條記錄。通過這種方式，可以有效地展示用戶查詢關鍵詞的排名、點擊URL的排名以及用戶的搜索記錄和活躍時間段等行為特征。

2.1應用平臺數據入庫

在大數據處理領域，Hadoop雖強，但處理大量數據時，傳統MapReduce和HBase組合可能有瓶頸。TextInputFormat按行處理易產生小任務，影響效率?？刹捎肗LineInputFormat減少任務量來提高效率，還可優化MapReduce作業配置、采用高效存儲格式（如Parquet或ORC）提升性能，若不足可引入Spark。實施優化措施時，先評估需求和瓶頸，選策略，在小環境測試并調整參數，重點關注執行時間和資源利用率，再推廣到生產環境并持續監控，以提升效率，保障系統穩定運行。

2.2DPI數據入庫設計

針對DPI數據的存儲，主要處理的是眾多小型數據文件。盡管單個文件的數據量不大，但數據的生成頻率極高。在初期，可以通過使用SequenceFiles工具對這些小文件進行壓縮和打包，以減少文件數量。然而，小文件的讀取存在一定限制，無論是Hadoop的shell工具還是Map階段的讀取程序，都難以靈活處理這些數據。此外，盡管HAR工具可以對小文件進行歸檔，減少文件數量，但其讀取性能較低，無法滿足靈活讀取的需求。Hadoop的append功能可以將小文件合并，但由于文件大小不一且數據生成頻率波動，管理這些數據變得復雜。Flume、FlumeNG和Scribe等系統雖然能夠減少中間層的小文件數量，但在數據傳輸和壓縮方面存在不足。因此，為了有效處理DPI數據，需要深入分析其特性，并優化CombineFileInputFormat，設置合適的數據分片大小，以實現CreateRecordReader。這種方法能夠更有效地將DPI數據存入數據庫。

2.3個性化推薦引擎系統框架

用戶行為數據的采集主要通過兩種方法實現：植入追蹤代碼和分析系統日志。首先，植入追蹤代碼類似于GoogleAnalytics和百度統計的做法，在用戶的網站中嵌入JavaScript追蹤代碼，用以收集網站和移動應用的用戶行為數據。其次，系統日志分析是通過搜集網站日志數據，并從中提取關鍵的用戶行為特征。利用大數據集群的高吞吐量、高可用性和可擴展性，對這些收集到的用戶行為數據進行處理。采用了最新的Spark技術進行內存計算，這大大簡化了傳統HadoopMapReduce模型的開發和部署工作；同時，借助Hadoop的HDFS分布式文件系統，確保了數據的可靠性和可擴展性[8]。

在分析和優化過程中，一方面根據用戶的實際反饋調整分析引擎，另一方面通過建立測試基準來驗證其有效性。這些測試基準是基于典型的用戶案例。構建這些用戶案例時，主要考慮以下因素：一是典型性。這些案例應具有代表性，能夠全面展現不同用戶群體的特征，并且用戶樣本數量適中。二是互動性。用戶案例應建立檔案間的有效信息反饋機制，確保服務質量和問題能夠及時反饋至實際檔案中。三是可管理性。用戶案例應易于管理，這要求雙方建立信任關系。通過對這些典型用戶案例的測試和優化，提升了檔案用戶數據分析的性能。

3 結束語

在數據驅動的時代，理解用戶行為對業務成功至關重要。通過追蹤代碼和系統日志分析，能捕捉用戶與產品交互細節，構建用戶行為畫像。這些數據可展現用戶偏好和行為模式，為產品優化和市場策略打基礎。利用Spark內存計算能力和Hadoop分布式文件系統，數據處理更迅速、穩定，提高速度且降低成本，復雜數據分析任務也能按時完成。在實踐中，優化分析引擎并基于真實用戶案例測試，能保證結果準確實用。這種以用戶為中心的方法能讓服務響應市場和用戶需求，在競爭中領先。最終，這些努力是為了提供精準、有價值的數據洞察，助力企業決策、推動業務增長。憑借這些技術和方法，成為數據分析領域的領導者，助力客戶成功。

參考文獻

[1]宋新甫，許葉林，付高善，等.基于模型的Web用戶行為分析的大數據分析框架[J].自動化技術與應用，2021，40（03）：50-56.61.

[2]孫玉娣.基于電信大數據的5G網絡海量用戶復訪行為預測模型[J].電信科學，2023，39（02）：157-162.

[3]周春雷，董新微，季良，等.基于時域特征檢測用戶用電不確定性行為[J].科學技術與工程，2021，021（018）：7544-7550.

[4]麥英健.基于移動網絡用戶體驗質量評價的模糊層次分析[J].微型電腦應用，2021，37（06）：181-184.

[5]劉揚，石澤釗，王玖豪，等.基于\"功能-行為-結構\"的軟件定義衛星系統研究與設計[J].河南大學學報（自然科學版），2024，54（3）：275-284.

[6]李緒光.大數據挖掘技術在移動互聯網業務用戶感知評價中的應用探討[J].自動化技術與應用，2021，40（05）：167-170.

[7]華波江燕伶.移動數據流量運營策略對數字鴻溝的影響研究[J].西南交通大學學報：社會科學版，2023，24（3）：47-72

[8]姚興泉.基于大數據的移動互聯網精準營銷平臺[J].移動信息，2023，45（12）：75-77.