【摘要】本文探讨了基于大数据的网络信息挖掘与用户行为分析的关键技术和实践应用。 首先概述了大数据技术的发展现状与常用技术框架，如Ｈａｄｏｏｐ、Ｓｐａｒｋ和Ｓｔｏｒｍ。 其次介绍了网络信息挖掘方法，包括文本挖掘技术、社交网络分析方法和网络结构挖掘与图数据库技术。 在用户行为分析方面，讨论了用户画像构建、行为模式识别和用户行为预测模型等技术。 文章还重点阐述了基于大数据的网络信息挖掘与用户行为分析实践，包括数据采集与预处理、用户行为分析模型的构建与验证，并通过新闻资讯平台的用户行为分析案例展示了实际应用效果。 最后，对全文进行了总结，强调了大数据技术在网络信息挖掘与用户行为分析领域的重要性和应用前景。