随着移动智能终端在学生群体中的普及,使得校园无线局域网被广泛部署于校园图书馆、实验室、公共教学楼及学生宿舍等区域以方便师生学习和生活。随着越来越多的用户使用无线局域网上网,因此对于用户相关行为的研究显得尤为重要,第一,它不仅能有效的分析当前无线网络运行状况,而且对后期网络管理、网络优化、网络规划都有重大意义；第二,而随着移动网络中基于位置信息的服务(LBS)的兴起,通过对WLAN网络中的用户历史数据分析,挖掘出同类用户,从而可以为特定同类用户推送更智能化、个性化服务；第三,分析用户行为模型有利于建立真实的用户网络模型,并为以后的WLAN网络中的基于用户感知的网络协议的设计提供了有利的依据。本文对大规模校园无线局域网用户行为进行了深入的分析,一方面,对当前国内外关于无线局域网中用户行为轨迹的研究方法进行了分析；另一方面,搭建了真实的无线局域网测量系统平台以获取相关在线的用户数据,其主要采用SNMP(简单网络管理协议)和syslog从AC(无线控制器)采集用户数据存储至数据库,并以地图、表格等在线方式显示用户的网络行为,之后采集了两个AC上历史日志信息用于进一步用户行为的分析,其中不仅包括常见的一些用户性能统计：用户终端厂商统计、用户在线时长及用户移动性分析；而且还包括对用户社会关系的挖掘,在对用户社会关系挖掘,采用用户切片来表征用户,并采用基于相遇时间模型的方式来计算用户相似性,与之前的研究不同,本文并未计算所有用户对的相似性,而是根据用户访问频率和用户总在线时间来评价用户的活跃度,期望找出经常使用WLAN上网的群体,然后只计算这部分用户的相似度,最后根据用户相相似度来对用户进行聚类,并统计了聚类后类簇大小分布,另外根据相似性矩阵画出了100个用户相遇连接图,并计算了全网连接图的聚类系数、未连接率和平均路径长度。