NetFlow 的数据结构设计蛮巧妙的，用来用户行为，挺高效。

NetFlow 的用户行为挖掘算法，最大的亮点是行为特征建模这块，逻辑清晰，结构也不复杂。你只要搞定流量采集那一步，后面的行为数据库和聚类就能跑起来，思路蛮适合做后台用户画像的。

它里面定义了用户行为距离，可以帮你把不同类型的用户分成一类一类的，用在安全预警或访问异常上还挺靠谱。比如有用户在短时间内频繁访问高敏感端口，这个算法就比较容易标出来。

如果你在做网络安全或用户行为建模，不妨参考一下这套逻辑，聚类方法也好实现，响应也快。

想深入了解类似的算法实现，可以看看这几个：基于数据挖掘的用户行为研究、用户行为平台架构解析。

哦对了，NetFlow 数据比较大，记得优化采集和存储，不然跑起来容易卡。如果你用的是Impala或者SQL来做实时查询，也可以看看相关实现思路。