张建英

（河南科技职业大学 河南 周口 466000）

1 引言

新时代社会互联网技术的不断进步，大数据应用越来越广泛。计算机可以通过编程算法的运行实现代替人脑对事物进行识别分类。智能识别系统是基于对大量数据的处理学习，类似人为经验总结的机器学习系统，更多的是平台大数据进行统计分析并分类学习。本文对大学生网络行为数据进行识别系统研究，由于大学生网络行为相关管理制度和途径不完善，这就要求对大学生的网络行为进行分析，希望能够通过信息管理系统分析研究，正确指引大学生网络行为习惯，在大数据背景下促进大学生网络行为更加有利于学习教育和自身的健康发展。

2 大数据技术的发展与应用

大数据技术应用产生于互联网技术的进步[1]。近年来，随着大数据技术平台的不断完善以及国家通信基础设施的不断完备，“互联网+”智慧生活的智能终端设备走进生活，推动了大数据时代的到来。在此背景下，为了保证网络环境的计量监管信息的安全，需要对网络行为进行合理监管。各个行业的网络行为数据都具有行为推动作用，出于对网络行为的管理需要，对网络行为使用数据的分析并进行可视化的操作，评估预判下一行为的趋势，提高网络行为效率，降低网络行为错误风险是研究热点。网络用户的大数据，通常是通过统计软件进行海量信息统计存储，利用分析软件进行大数据处理分析，对足够大的数据进行算法学习，可以超越原有数据库架构[2]。……