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研究生:游信夫
研究生(外文):Hsin-Fu Yu
論文名稱:提昇寬頻網站頻寬管理與經營效能之研究
論文名稱(外文):The Study of Improving Broadband Website Bandwidth Management and Management Effectiveness
指導教授:黃悦民
指導教授(外文):Yueh-Min Huang
學位類別:碩士
校院名稱:國立成功大學
系所名稱:工程科學系專班
學門:工程學門
學類:綜合工程學類
論文種類:學術論文
論文出版年:2002
畢業學年度:90
語文別:中文
論文頁數:89
中文關鍵詞:SNMPRouterCRMInternetQoSOLAPData Mining
外文關鍵詞:OLAPQoSSNMPRouterInternetData Mining
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中文摘要
在面對寬頻網路逐漸普及的時代,企業對於寬頻網站的經營除了對其經營的績效、流量加以評估與稽核之外,尚須利用各種可能的管道收集客戶的行為模式、喜好、興趣…等的相關資料,並利用分析技巧和習慣性的預測,對所收集到的資料加以整合,用以提供管理者對於網站頻寬之提昇及網站未來的走向和提供何種服務的參考和依據。
本研究透過區域網路的路由器(router),收集使用者的存取記錄(log)並找出他們的使用模式(access patterns)。也就是利用MRTG來實作至router 擷取SNMP Agent之機制,記錄所要分析之流量記錄,並利用WWW Server的流量記錄,對Router無法就單純HTTP之流量作過濾顯示補強。使Router以外的機置做改善,解決Router上無法無法得知部份, 另一部份則對客戶行為模式分析,依客戶對同一選單裡之各個項目的喜好程度,來排列適合個人的選單。本研究結合了資料探勘(Data Mining)、及線上分析處理(On-Line Analytical Processing; OLAP)等技術,作知識推導及資訊萃取,並整合市場內一切可用之資訊,作最佳化的配置,其結果將有助於網站頻寬的管理和提高使用網站服務之使用者滿意度,並針對頻寬流量管理及客戶的瀏覽行為預測的經營效能有所提昇。
Facing the increase popularity of broadband network, enterprises engaging in the management of broadband website not only evaluate and review their management achievement and traffic volume but also collect users’ Internet behavior, hobby, interest and other relevant information by different means. Also, they use analytic skills and prediction of users’ behaviors to synthesize the information collected, for proving the network managers with the tendency of enhancement on network broadband and the references of future service.
This study collects users’ log and find their access patterns by means of routers in LAN. This is to say that the study utilizes MRTG to capture the mechanism of SNMP Agent for recording the record to be analyzed. Also, the traffic volume of WWW Server is utilized to strength the function of Router that cannot filter the traffic of simple HTTP. This will improve other mechanisms other than Router itself, for solve the problems that Router cannot work out. In terms of the analysis of users’ behavior, the selective menu can be customized according to each customer’s preference to each item. This study combines the skill of Data Mining with On-Line Analytical Processing; OLAP to infer the knowledge and extract the information. The study also integrates all the information in the market to have optimal configuration. The result indicates the management of Website, users’ content using Website, the management of broadband traffic and the management efficiency of predicting users’ browsing behavior will be enhanced.
一. 緣由與目的 1
二. 相關研究整理
2.1網路管理探討 2
2.1.1服務品質保證(Quality of Service; QoS) 3
2.1.2網路管理功能探討   5
2.1.3 SNMP網路管理協定 8
2.2 線上即時分析 9
2.2.1 線上即時分析 9
2.2.2 多維資料模式與線上分析處理 12
2.2.3 ROLAP、MOLAP及DOLAP 14
2.2.4線上即時分析(OLAP)的方法 16
2.3資料採掘技術 18
2.4瀏覽序列探勘方法 22
2.5顧客關係管理與網站經營,個人化的服務 24
三. 研究方法
3.1 系統建置目標 27
3.2 系統實作的考量 27
3.2.1 分散的考量 27
3.2.2 對外主幹的頻寬管理 29
3.2.3 資料庫系統轉換架構 29
3.3系統架構 31
3.4系統實作方向 32
3.4.1實作流程 32
3.4.2實作系統之測試平台之建置 33
3.4.3 頻寬管理流量稽核實作 40
3.4.4 客戶行為預測實作 54

四. 結果與討論
4.1 資料分析(使用OLAP)結果 60
4.2 客戶行為預測結果 62
4.3 實驗結果與討論 65
五. 結論 67
六. 參考文獻 68七. 附錄 71
附錄A.資料表欄位明細與SQL語法 60
附錄B.原始的Apache web log file法 81
附錄C-1.tranfer.php程式碼 82
附錄C-2 tranfer.php程式碼 84
附錄C-3 Session 主要程式碼 86
附錄C-4分析關聯性資料、使用者最愛項目之程式 87


表目錄
表2.1 OLAP 分類比較 15
表3.1擷取一次流量資料表 35
表3.2各網頁實際編碼表 56
表3.3 relation欄位比較表 59

圖目錄
圖1.1 proxy server 網路架構圖 1
圖1.2 Router與 Web log 流量比較圖 2
圖2.1 OLAP資訊代表儲格方式 11
圖2.2 Star 架構 11
圖2.3 OLAP 維度分類 13
圖2.4 OLAP 立體資料概念圖 13
圖3.1資料轉換流程 29
圖3.2資料轉換流程 30
圖3.3客戶行為資料轉換流程 30
圖3.4系統架構圖 31
圖3.5流量稽核處理流程 32
圖3.6欲轉換的檔案名稱及路徑 38
圖3.7檔案格式 38
圖3.8資料行分隔符號 38
圖3.9複製資料目的地 39
圖3.10來源資料表和檢視表 39
圖3.11完成轉換處理訊息 39
圖3.12資料庫下的『資料來源』 40
圖3.13資料連結內容 41
圖3.14建立資料連結訊息 41
圖3.15維度建立精靈 42
圖3.16維度資料表建立 42
圖3.17維度種類建立 42
圖3.18時間維度建立 43
圖3.19時間維度_年月日時 43
圖3.20維度編輯器 43
圖3.21維度處理方法 44
圖3.22重新建立維度結構 44
圖3.23建立網域傳送量分析cube 47
圖3.24定義量值 47
圖3.25選擇cube的維度 48
圖3.26建立Cube名稱 48
圖3.27 Cube名編輯器 48
圖3.28 Cube選擇資料儲存類型 49
圖3.29設定Cube彙總選項 49
圖3.30 Cube資料處理 49
圖3.31 Cube完成處理訊息 50
圖3.32進行資料的檢視 50
圖3.33建立OLAP樞紐分析 53
圖3.34建立資料來源連結 53
圖3.35樞紐分析表屬性工具箱 53
圖3.36樞紐分析的動態網頁 54
圖3.37客戶行為網站首頁 54
圖3.38客戶行為網站架構 55
圖4.1 網域傳送量分析結果 60
圖4.2 router上網域傳送量分析結果 60
圖4.3 網域傳送量分析結果 61
圖4.4 router上網域傳送量分析結果 61
圖4.5常用瀏覽器分析模式結果 62
圖4.6個人網頁瀏覽績效分析結果 62
圖4.7圖4-7客戶行為預測結果(1) 63
圖4.8客戶行為預測結果(2) 63
圖4.9客戶行為預測結果(3) 64
圖4.10客戶行為預測結果(4) 64
圖4.11客戶行為預測結果(5) 65
六. 參考文獻
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