基于VPN日志的远程学习和科研态势研究

新冠疫情的暴发,学生教工无法返校的情况下,绝大多数高校采用VPN的方式保证远程学习和科研.为了解具体情况,采集了2020年2月至2020年9月新冠疫情期间北京大学的VPN日志,从使用人数、登录登出时间、使用时长、聚类分析、用户类别5个方面进行讨论.VPN每日使用人数最高约1.5万,同时在线人数最高约0.5万,每日的用户平均使用时长最高325 min,几项数据表明,学生教工高度依赖VPN进行远程学习和科研,根据用户的每日平均使用时长和使用天数对用户进行聚类分析,可以大致将用户分为4类;对用户类别进行分析,理工科用户VPN使用时间比文科用户略长,但变化趋势基本一致.这些数据对于了解VPN使用情况,VPN资源调整具有参考价值.虽然新冠疫情期间VPN为校内资源的获取提供了便利,但其带来的安全隐患也不容忽视,用户终端如果保护措施不足就容易受到黑客的攻击,从而作为跳板窃取校内资源或者攻击校内其他机器.在远程学习和科研将成为新常态的趋势下,是"甘饴"还是"毒药"?高校都应该做好充足的准备来应对.     

高校BBS与微博的用户社交行为特征分析

为了扩大信息宣传渠道传播校园正能量,高校会使用官方微博发布BBS的一些关键信息。通过对一个高校BBS微博的研究,实现了一种将微博社交信息反馈至BBS的信息抓取与编辑系统。在此基础上,分析微博用户社交行为特征,提出紧密度和亲密度的概念,很好地实现了用户间的好友关系及关注度。特殊标点符号对微博话题的提取能提供很大的帮助,通过比较基于词典与表情符号和基于不同词典的评论情感分析,得出综合网络词典和表情符号的方法能取得更好效果。