随着智能终端设备获取成本的降低、网络带宽和速度的提升以及无线网络覆盖能力的增强,无线网络中终端设备的规模呈现爆炸式增长,网络DHCP服务器需要承载的压力也越来越大。由于网络IP地址池的规模限制,能够分配给用户终端的IP地址是有限的并且越来越呈现出稀缺性的特点,如何在保证IP地址池可用空间满足突发性的终端设备增加的同时尽可能地降低DHCP服务器的负载,对于避免IP地址耗尽、节约服务器资源以及提升用户体验具有重要意义。校园无线网络环境下,由于网络使用用户较为固定,用户的上网习惯和兴趣偏好在短时间内不会发生较大转变,因此对用户历史上网行为进行分析研究并根据用户会话时长特征动态地确定网络中的DHCP租约时间具有重要研究意义。本文将主要对校园网络环境下DHCP租约时间优化策略展开研究,基于采集到的用户历史行为数据,提出IP地址使用和DHCP负载的仿真计算方法,建立租约时间和DHCP负载以及租约时间和IP地址使用关系模型,并根据建立的模型提出用户行为驱动的DHCP租约时间优化算法,从而在有限的IP地址资源下满足具有良好移动性和瞬态访问模式的智能终端。本文的主要工作如下:1)对校园网络整体状况进行了考察,重点研究了无线接入设备的分布情况,分析了用户终端设备与校园网络的交互过程、校园网络认证机制、校园网络拓扑结构以及相关数据的采集过程;2)对AP日志、网络流量以及WEB认证记录进行预处理,提取用户移动行为属性和用户访问行为属性并提出一种基于分类回归树算法的条件性重分类算法对校园网络中用户的身份进行区分;采用真实数据进行实验,从准确率、精确率和召回率三个方面验证了算法的有效性;3)基于前文的研究,分别挖掘用户时空属性、用户访问属性和用户会话时长特征属性等用户属性并据此建立上网用户行为知识图谱;从用户身份、终端类型以及建筑物区域三个维度对用户会话时长特征进行了分析并以图的方式直观地展现了用户会话时长分布特征;4)结合网络DHCP数据,提出了一种基于用户状态变化的仿真方法计算网络中的IP地址使用和DHCP负载,并在此基础上分别对租约时间和IP地址使用及租约时间和DHCP负载之间的关系进行了建模。最后提出了一种用户行为驱动的DHCP租约时间优化算法,根据历史网络数据动态地设置网络租约时间,并通过实验证明相比于现有的DHCP优化策略,我们提出的算法有着更高的优化效率和稳定性。