目前软件版本管理系统结构布局单一,重复繁琐的操作浪费了员工大量的工作时间,导致员工访问体验感较差。同时软件版本延迟发布现象严重,公司没有定位分析异常版本产生原因的客观参考依据。通过调研发现,这些现状产生的原因都和员工访问系统的行为息息相关。因此,本文引入用户行为分析技术,深入挖掘分析员工访问系统的一系列行为特点,了解员工的访问需求和工作情况,并将分析结果应用于解决软件版本管理系统目前面临的问题。本文提出通过分析员工访问日志来对员工行为进行分析的需求,达到改善软件版本管理系统现状的目的。本文采用Hadoop分布式框架,Web日志挖掘技术以及聚类分析算法设计并实现了面向软件版本管理系统的用户行为分析系统。此系统包括日志获取、日志预处理、聚类分群以及结果可视化应用四大功能模块。其中日志获取模块实现了对大量员工访问日志进行高效统一存储。日志预处理模块完成了日志清洗,员工识别,会话识别以及路径补充等操作。聚类分群模块采用基于Canopy的K-means聚类算法对日志进行聚类分析,并基于分析结果将员工分群。结果可视化应用模块将分群结果应用于提升员工对软件版本管理系统的访问体验感和帮助公司定位分析异常版本产生原因。最后本文将用户行为分析系统部署在Hadoop集群环境中,并对其进行功能测试和性能测试。测试结果表明系统能够良好运行,并能有效改善软件版本管理系统的现状,符合设计目标和实际应用要求。