用户在线行为的记忆性研究

发布时间：2017-09-11 05:34

  本文关键词：用户在线行为的记忆性研究

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【摘要】：用户在线行为的记忆性研究有助于揭示用户在线行为特性,构建更准确的在线行为预测模式,对基于在线行为的网络安全防御和信息推荐都具有重要的意义。基于收集的某高校网关日志数据,首先分析了用户在线行为中的记忆特性。研究发现用户的在线行为具有较强的记忆性,其分布服从高斯分布。其次,定义了用户在线行为的记忆长度,统计发现其在个体水平和群体水平上都呈现幂律分布,表明用户的在线行为存在长期记忆。据此建立了马尔科夫过程模型,仿真重现了用户上网行为的记忆性特征。研究结果表明用户的在线行为不仅具有记忆性,而且这种记忆性可以为用户在线行为模式的构建提供指导。
【作者单位】： 中北大学计算机科学与控制工程学院;
【关键词】： 用户在线行为 记忆性 高斯分布 网关日志 幂律分布
【基金】：国家自然科学基金(61379125)资助
【分类号】：TP393.08;TP391.1
【正文快照】： 人类行为具有复杂性,有关人类行为的研究一直受到各界学者的关注。但是,传统的人类行为研究缺乏实证数据。随着通信技术的发展和网络的兴起,网络用户数量和用户在网上的行为数据量急剧膨胀,为人类行为的实证研究提供了数据资源。越来越多的计算机、统计物理和数学领域的研究人，

本文编号：828936