随着我国教育信息化建设的不断深入,计算机和网络技术在教育教学中应用也越来越广泛,校园网应运而生。但随着校园网用户规模的不断增加,其管理的难度日益增大,同时也暴露出一些问题。在这种情况下,了解校园网用户的上网行为对于网络管理人员来说显得尤为重要。本文将以大连海事大学的校园网为例,将数据挖掘技术与校园网网络管理相结合,旨在从海量的用户访问日志数据的背后获取校园网用户行为规律,鉴于目前校园网网络管理中已经出现的问题,有针对性的对校园网用户的上网行为进行分析,为行政管理和网络管理提供科学的依据,从而可以实现规范管理、均衡负载、增强信息安全等目的。本文的主要内容如下：首先,用户的访问日志数据是海量的,若对原始的海量数据直接进行分析就需要付出较高的时间和空间代价。本文根据用户数据特征,以信息损失在允许范围内为前提,对数据进行压缩,提高了分析的效率。其次,通过从用户访问连接行为变量随时间的分布特征、变量的频数规律和变量间的相关性等方面对访问日志数据进行了统计分析,了解数据分布的基本特征,然后根据统计分析的结果,用聚类方法进一步探索用户上网行为中具体的模式规律。再次,不同类型的用户在各个时段的上网时长有明显的差别,本文以此作为衡量用户上网时段喜好的标准,采用聚类的方法分别针对工作日和双休日的数据,将有着不同上网时段喜好的用户进行分组,从而针对在上网时间上有不同习惯的用户群组进行区别管理。最后,根据实验的结果发现目前校园网中存在的问题,并分析其造成的原因,最终给出一些合理的校园网优化建议。