中国的移动互联网经历了从无到有、从慢到快、从人工到智能、从单一到多元的发展阶段,移动互联网正不断地在向人们的生活中注入新鲜的血液,日益成为人们追求美好生活的不竭动力。但是,网络每天的用户流量数据动辄达到数百TB甚至PB、ZB级别,这对数据的采集、存储及分析和应用都带来了巨大的挑战。此外,各大运营商、服务器提供商、企业等都希望从这些海量的用户数据中,利用一定的技术分析手段精准定位用户、分析用户需求。他们需要大量的用户拨测数据以便能快速而有效地获取网页中有价值的信息,如网络质量、网页结构等,这大大促进了用户拨测技术的发展,也对用户拨测技术以及数据的分析业务提出了新的挑战。本文首先阐述了用户拨测技术出现和发展的必然性,同时对当前基于拨测系统的研究现状进行了介绍。然后,本文对用户拨测系统总体原理框架以及本文所使用的相关技术进行了详细的介绍。同时,论文也对大数据背景下的拨测业务进行了研究。在本文研究过程中,主要使用HDFS、Spark等大数据技术进行数据的存储与分析。本文所研究的用户拨测系统是基于推送系统而设计的,从而提出了基于推送的用户拨测系统的设计方案。此外,本文对用户拨测系统相关的关键技术和主要模块的功能开发设计,如推送模块、策略模块以及数据分析等模块的实现等进行了细致地描述。最后,针对实际的业务场景,我们介绍了用户拨测系统的业务执行流程。本文所采集的数据来自于真实网络环境中的用户数据,对于研究网络质量和网页结构等具有实际意义。论文所研究的用户拨测系统的数据分析主要从三个方面来进行。在网络性能上,按照阶段和网络关键技术指标分析网络性能。同时,我们结合不同的终端类型如浏览器、操作系统,分别分析其特征;在网络质量上,将多个网络质量指标归一化并结合指标之间的相关性得出网络质量的综合评估模型;在网络结构上,针对网页对象,构建网页结构的对象依赖二部图,并由此对网页的连接强度、社区、网页结构矩阵等展开深入研究。