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.

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