人类行为动力学统计特性研究——基于在线电影点播实证数据

本文基于在线电影点播的实证数据库进行研究,根据电影评分将电影划分为不同的集群,对集群内人们电影点播的时间特性进行统计力学研究,发现偏离泊松分布而用幂函数能够很好的拟合,并进一步对电影的点播率进行统计分析,发现存在任务驱动和兴趣驱动的人类行为模式,电影点播现象存在马太效应。     

在线人类行为动力学中的肥尾特征

回顾了最近有关在线人类行为动力学重要的实证结果:在线行为的时间间隔分布的肥尾特征.通过博客发文与维基修改记录等在线行为数据的实证结果,阐述了时间间隔分布的幂指数随着活跃性减小而递减的关系;进一步强调了在不同时间尺度上人类行为的时间间隔分布表现出来的异质性;最后总结和展望了这些特性对于未来研究在线群体演化的重要意义.     

健身运动模式中的人类动力学统计研究

对帕菲克国际健身俱乐部全体会员近27个月的登陆信息进行了实证分析,统计结果表明:无论是全体会员、分组会员还是个体会员,其登陆系统的间隔时间均近似于幂律分布;通过按照活跃程度对俱乐部会员进行分组,发现各分组群体的间隔时间分布尽管仍呈现幂律特性,但其幂指数却各不相同,且与活跃程度之间存在一定的联系;针对某个时间段的统计结果...     

关于记忆对人类动力学影响的讨论

通过考察Vázquez提出的人类动力学记忆模型,对Vázquez关于人类动力学记忆模型的时间间隔分布的正确性提出质疑.     

基于电子邮件网络的人类动力学

研究了国内某高校电子邮件网络所反映的该高校人员收发电子邮件的行为规律.结果表明，已有的2种人类动力学模型——优先级队列模型和连贯非齐次泊松过程模型均不能较好地刻画该电子邮件网络的动力学行为.鉴于优先级队列模型对用户间统一行为模式的假设并不成立，连贯非齐次泊松过程也不能体现个体行为的无规则间断和动态演变特性，提出了基于时间序列聚类分析的分段连贯非齐次泊松过程模型，得到了较好的预测效果.     

社交网络用户隐私量化研究:建模与实证分析

社交网络的流行对用户的隐私保护提出了新的挑战。该文通过使用人类动力学和统计物理的方法,研究用户的网络行为与用户隐私量值的关系。以当前国内流行的社交网络——人人网和新浪微博——为研究对象,获取用户的真实数据,提出隐私量化模型。研究结果表明:用户的网络行为对隐私量值具有重要的影响,如在人人网中用户的地理位置分享行为对隐私量值影响较大,而在新浪微博中发私信行为对隐私量值的影响最大。研究的结果对社交网络隐私关注下的用户行为规律探讨具有理论与实际意义。     

人类行为、复杂网络及信息挖掘的统计物理研究

通过实证统计与理论模型分析相结合对复杂系统进行研究是一种全新的认识和探索.建议从人类行为的统计特性、复杂网络同步与复杂神经网络、信息挖掘与复杂网络链路预测3个方面,基于大量的实证统计和分析,结合有效的动力学模型,针对人类自身行为的规律特性、社会个体之间的相互作用、神经系统的动力学演化、信息的有效推荐和网络演化的有效预测等重要问题,运用统计物理理论进行全方位的探索,深入挖掘各种决定复杂系统演化过程的基本机制与规律.     

用户在线行为的记忆性研究

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。     

一种网络论坛水军账号快速检测算法

在分析网络水军灌水行为的基础上,提出一种网络论坛水军账号快速检测算法.该算法包含3步:首先通过统计分析网络论坛单日回帖情况,确定可疑区间;然后根据用户单日回复行为构建用户协作网络,并依据删减后的用户协作网络的聚类情况确定高可疑时段;最后通过高可疑用户的回帖时间特征分析判定其是否为网络水军.该算法采用"层层逼近"的策略,分3次排除正常用户和数据,不断缩小计算范围,具有计算量小、计算速度快的特点.利用该算法对"新浪网-娱乐论坛-影视世界版块-影行天下子版块"2010年全年的数据进行分析,实验结果表明,该算法不仅能有效发现网络论坛的单个水军账号,还能发现网络水军军团账号并确定炒作内容,准确率高.     

网络的平均度对复杂网络上动力学行为的影响

本文考察了网络的平均度对网络上的同步、博弈和传播动力学行为的影响.结果发现,随着平均度的增大,复杂网络会表现出更优的同步能力,在博弈中合作率会显著提升,在传播动力学中传播范围会明显扩大.但平均度对这几种动力学行为的影响强度却是不同的:对于同步来说,平均度比较小时效果更明显；对于博弈来说,合作概率随着平均度的增加线性增加；而对于传播来说,平均度较大时效果较显著.另外,本文还发现一个有趣的现象:度分布异质性很强的无标度网络表现出比预想中强得多的同步能力,尤其是对于耦合矩阵是归一化的拉普拉斯矩阵的情况.本文定量地分析了平均度对网络上的几个重要动力学行为的影响.进一步深化了人们对平均度的影响的认识.     

基于网页浏览行为的分析

很多因素可以引起页面的发送请求,使用统计事件间隔的方法来过滤掉非正常访问的过程,并且对比事件间隔和时间间隔的分布规律,对用户浏览网页的行为进行分析.研究国内某高校局域网日志,统计结果显示:这个高校局域网用户访问网页的事件间隔分布也具有明显的规律性,且和用户访问网页的时间间隔分布表现出了明显的差异.     

基于聚类算法的线上学习行为分析

为了有效利用线上学习平台记录的学生学习行为数据,从多方面刻画学习者画像,充分发挥线上教学的作用。在人工智能技术的驱动下,首先统计学生学习时间和视频内容数据,分析他们的观看习惯和对重点、难点内容的重视程度;然后在k-means++ 聚类算法的基础上,分析课程视频、章节检测、学习次数、作业和签到等特征对学习效果的影响。上述方法可以帮助总结学生的学习态度、偏好和习惯,将相似学习风格的学生聚为一类。老师可以通过线上学习行为的分析调整教学内容,改进教学方法,从而改善线上教学效果。     

网络舆情预警机制的系统动力学仿真

利用层次分析法和系统动力学建模,考虑网络舆情传播各个环节,建立了网络舆情预警机制的系统动力学模型,将网络舆情预警机制定量研究与定性研究相结合,从政府和网络媒体两个方面分析了模型。结果表明,运用系统动力学研究网络舆情提高了舆情预警的准确性;通过提高政府公信力和加强舆情预防,可以缩短舆情运行周期;加强网络监管,从源头提高预警,减弱其对社会的危害性。     

基于联机分析处理的数据仓库分析

介绍数据仓库的特性、联机分析处理技术、数据挖掘技术和决策支持系统，以及这些技术与数据仓库的关系。     

语义网数据分析之初探

为了探索语义网的发展现状,用网络爬虫采集到9.859 636×106个语义网文档,构成数据集.针对该数据集,采用复杂网络分析方法,分析语义网文档的站点分布,语义网文档的大小分布,以及命名空间的使用情况等.实验结果表明:语义网文档的站点分布服从幂率分布,分布指数为0.5304;语义网文档大小的分布服从幂率分布,分布指数为1.4071;语义网文档的国家分布不均衡.与2年前比较,语义网文档数量成倍增长;语义网文档站点的分布指数由0.6515降为0.5304;语义网文档大小的分布指数由1.1833升为1.4071;命名空间的使用情况变化显著.     

民办高校图书馆在线用户教育现状调查与分析

针对2011年中国民办高校排名榜,将前20强的民办本科高校图书馆在线用户教育情况进行了网上调查,分析了民办高校图书馆开展在线用户教育工作的现状及特点,提出了民办高校图书馆将来开展在线用户教育的措施。     

人力资本收入函数扩展及实证分析

受问卷调查数据样本教育程度、行业和地区分布的影响,人力资本收入函数中工龄变量的二次设定存在不足。依据调查对象工龄和收入的关系,同时参照墨菲（Murphy）和韦尔斯（W elch）等学者研究人力资本收入函数的方法,通过在基础明瑟收入函数中加入工龄变量的高阶多项式来提高收入函数的拟合优度。实证研究结论表明,加入工龄三次项的收入函数是最佳的选择。