基于大数据分析的勘探生产公司员工上网行为研究

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1、分类号TP311.5TP311.5学号152050404密级全日制专业学位硕士学位论文题目基于大数据分析的勘探生产公司员工上网行为研究作者姓名范琳导师姓名、职称胡宏涛教授专业学位领域计算机技术提交论文日期2018年6月5日学位论文创新性声明本人声明所呈交的学位论文是我个人在导师指导下进行的研究工作及取得的研究成果。尽我所知，除了文中特别加以标注和致谢中所罗列的内容以外，论文中不包含其他人已经发表或撰写过的研究成果；也不包含为获得西安石油大学或其它教育机构的学位或证书而使用过的材料。与我一同工作的同志对本研究所做的任何贡献均已在论文中做了明确的说明并

2、表示了谢意。申请学位论文与资料若有不实之处，本人承担一切相关责任。论文作者签名：____________日期：____________学位论文使用授权的说明本人完全了解西安石油大学有关保留和使用学位论文的规定，即：研究生在校攻读学位期间论文工作的知识产权单位属西安石油大学。学校享有以任何方法发表、复制、公开阅览、借阅以及申请专利等权利。本人离校后发表或使用学位论文或与该论文直接相关的学术论文或成果时，署名单位仍然为西安石油大学。论文作者签名：__________日期：__________导师签名：__________日期：__________中文摘

3、要论文题目：基于大数据分析的勘探生产公司员工上网行为研究专业：计算机技术硕士生：范琳(签名)导师：胡宏涛(签名)摘要随着近年来中国石油勘探生产公司门户的应用，公司员工上网产生的日志数据越来越多。在当前大数据发展和应用的背景下，如何从海量的上网日志中分析出员工上网的行为特征，进而调整门户页面布局和新闻栏目，实现精准信息服务，成为勘探与生产公司亟需解决的问题。本文结合中国石油勘探生产公司提出的业务需求，研究并实现了基于大数据分析的勘探生产公司员工上网行为分析系统。首先，根据分析方法技术以及勘探生产公司员工上网特点完成了对员工上网行为分析系统的需求分析；

4、然后对勘探生产公司员工进行特征提取和门户信息的研究；最后根据需求分析完成了系统的设计与实现。使用Hadoop等相关技术实现了门户网站中大数据的存储与处理，使用MapReduce的并行计算框架得到员工特征属性，建立基于MapReduce的朴素贝叶斯加权分类器来实现员工上网行为的分析，实现了基于大数据分析的包含数据预处理、员工上网特征提取、员工上网行为分类器和数据可视化展示功能的勘探生产公司员工上网行为分析系统。通过员工上网行为分析系统，实现了对目标用户的精准定位，优化门户新闻栏目的布局与内容，满足了企业提出的需求，推进了中国石油勘探与生产公司门户的深

5、入应用，提高了勘探生产公司门户信息服务的智能化水平。关键词：行为分析，特征属性，MapReduce，大数据论文类型：应用研究II英文摘要Subject：AStudyonEmployee’sOnlineBehaviorforExplorationandProductionCompanyBasedonBigDataAnalysisSpeciality：ComputerTechnologyName：FanLin(signature)Instructor：HuHongtao(signature)ABSTRACTWiththeapplicationofthe

6、PetroChinaExplorationandProductionCompanyinrecentyears,therearemoreandmorelogdatageneratedbytheemployeesofthecompany.Underthebackgroundofthecurrentdevelopmentandapplicationofbigdata,howtoanalyzethepotentialinformationfromthemassivedata,andthenadjustthelayoutofportalpagesandnew

7、scolumnstoachieveaccurateinformationservices,becomesanurgentissueforPetroChinaExplorationandProductionCompany.AccordingtothebusinessrequirementfromPetroChinaExploration&ProductionCompany,thisdissertationstudiesandimplementsanonlinebehavioranalysissystemforemployeesofPetroChina

8、ExplorationandProductionCompanybasedonbigdataanalysis.Firstly