一种基于主动网络的网络用量计费实现方案

现有的计算机网络计费一般采用单一价格或者按时间计费的方式,但它们都无法有效地调节用户对于计算机网络的使用行为．按用量计费是一种新的计费方式,它是根据用户对网络资源的使用情况进行计费,使得用户更加理性地选择自己的行为方式,从而避免网络拥塞的发生．从理论上对这种计费方式进行分析,首先从端用户的角度出发建立用户的行为模型,指出其本质上是一种非合作博弈的形式,然后根据有关网络博弈问题的结论,提出了一种基于主动网络的网络用量计费的实现方案．     

网络用户信息检索行为分析及应用

本文从网络用户信息检索行为的概念入手,探讨了网络信息检索行为的类别。继而分析了信息检索行为的影响因素和特征,以及如何通过分析信息检索行为,来优化搜索引擎的设计。     

基于文本内容相似性的网络用户群分析

在研究社交网络用户相关网络信息的基础上,提出一种基于微博博文或论坛帖子内容分析的用户群行为特征分析方法,通过用户所发表博文或帖子内容的相似性比较,根据用户之间博文或帖子的相似性来判断用户的相似性,进而建立用户群,提取群内用户的行为特征。实践证明此方法能够有效地分析社交网络中具有相同用户行为特征的用户群。     

提升无线市话网络运行质量

根据优化前期的测试、分析,我们在未进行建设投资的情况下,主要从夯实基础工作、提高基站进行效能、优化网络结构、淘汰劣质终端、调整资费、套餐等五个方面入手实施无线市话网络优化工作。在经过三个月的优化工作后,我们从网络质量、业务量收、用户满意度方面进行了评估,优化效果非常明显。     

一种基于用户满意度的网络接入选择和频谱分配联合优化方法

文中对异构网络下用户接入选择和网络资源分配的联合优化问题进行研究,在传统资源分配方法的基础上,加上用户对网络的主动选择,侧重考虑用户满意度,建立接入选择和资源分配的联合优化模型.在资源分配之前,让用户根据接入每种网络的概率优先选择接入概率最大的网络,在此基础上网络再调整价格来获得最佳的网络效益.仿真结果表明,文中所提出的联合优化方法在保证了网络效益的同时,又兼顾了用户的满意度.     

P2P网络资源搜索中的用户行为模型

为了改善P2P网络的搜索性能,提出应用马尔可夫链预测用户兴趣集合的方法.根据用户的历史查询行为,对关键词进行聚类,得到相关的兴趣类;应用马尔可夫链,建立用户行为模型,描述用户兴趣的时序变化;根据极限概率,预测用户达到平稳状态时的兴趣集合;给出根据模型进行预测的方法.实验表明,模型的命中率受查询序列分布的影响较大,增加兴...     

基于TRACE信令提升WCDMA网络性能和用户感知的应用研究

通过采集分析网元记录的用户TRACE信令数据,能实现从用户的角度开展提升网络性能的优化工作。该文介绍了如何运用分析工具,结合现网实际与市场业务需求,对MR、呼叫记录等用户信令数据在丰富和加强WCDMA网络优化思路方法、提升室内外3G网络质量与用户感知的应用开展了专题研究,并详细从覆盖质量、用户行为、网络问题等性能与业务分析方面,探索改进现有常规优化手段不足的方法,使WCDMA网络优化深入到每个用户的层面,为网络规划与市场策略提供了指导意见。     

社交网络中水军用户团队不当行为准确识别技术

传统方法通过提取用户的静态行为特征,利用监督学习模型完成识别,在社交网络规模大的状态下,水军用户团队不当行为特征和正常用户越来越相似,无法准确识别社交网络中水军用户团队的不当行为。为了解决该问题,依据用户动态行为特征研究社交网络中水军用户团队不当行为准确识别技术。对社交网络进行描述,在此基础上,提取用户行为动态特征。把社交网络中水军用户团队不当行为识别问题看作二分类问题,将提取动态特征相应的样本作为输入,构建决策树,通过决策树对新的社交网络数据集进行水军用户团队不当行为识别。结果发现：采用的动态特征可有效反映水军团队不当用户行为特征;所提技术对水军用户团队不当行为的识别结果和人工标识结果基本一致;所提技术在三个数据集上的调和平均值和平衡准确度较其它技术高。可见所提技术识别准确性高。     

网络行为监控及其在主动网络安全管理中的应用

本文的主要研究内容为针对主动网络安全管理中的用户网络行为技术进行阐述,对网络行为监控中所采用的具体技术流程和措施进行分析。基于现有的用户网络行为分析方法,采用了基于知识发现的决策树选择算法。论文最后,对需要进一步进行解决的问题进行说明,就是如何从用户网络行为数据库中通过决策树算法来构建适合网络管理的模式。     

图书馆网络行为管理软件在网络管理中的应用

在详细研究本单位网络用户上网行为特点的基础上,通过网络行为管理软件来规范上网用户行为方式,调控局域网内部网络资源.解决网络内部出现的各种问题,从而使网络管理人员有效的控制网络畅通确保网络安全.     

PHS网络优化浅讨

随着PHS用户不断发展、网络不断壮大、市场竞争日趋激烈,提高网络质量对每个PHS网络运营商来说至关重要,而网络优化又是提高PHS网络质量关键和法宝。但网络优化不是一朝一夕的,而是一个长期艰巨复杂过程,需要大量人力物力和各种专业技术来支持才能有效地对PHS网络进行全面优化,如频率、覆盖、同步等优化。只有对网络不断优化、不断壮大、不断发展,才能为用户提供一个优质、高效PHS网络。     

网络课程用户体验满意度结构模型的构建与研究

在分析网络课程建设现状的基础上,结合产品设计领域的用户体验思想,以信息系统成功模型和技术接受行为相关理论为基础,探讨构建网络课程用户体验满意度结构模型的参考模型及理论依据,根据参考模型确定本研究中结构模型的关键变量,分析各变量之间的路径关系,形成网络课程用户体验满意度结构模型,并通过数据分析对结构模型进行验证.研究结果发现,认知有用性、使用行为和学习成就感与用户体验满意度呈正向相关,其中系统品质和内容品质通过认知有用性间接影响用户满意度,学习者的使用行为通过学习者情感反馈和学习成就感间接影响用户体验满意度.研究结果对于网络课程的设计和开发有一定的启示.     

社会化P2P网络中恶意行为预防机制

在分布式信誉网络测试环境ResourceDog的基础上,引入平衡用户投票的纠偏算法和用户投票行为特征提取算法,拟解决分布式社会化网络中由个人偏好引起的评价偏差、伪装并在特定时期连续做恶、大量用户协同共谋攻击特定资源等问题.实验表明:引入的相关算法进一步规范了社会化网络中用户投票行为,并能够为异常的用户行为或资源结点进行预警,控制网络中的恶意或滥用行为.     

对等网络视频点播系统中的用户行为研究

随着p2p VoD业务的快速增长,用户行为对整个系统性能的影响也越来越明显.掌握用户行为特点对提高p2p网络带宽利用率、优化资源替代算法、调整服务器带宽分配策略等一系列问题有重要的指导意义.本文通过分析实测VoD系统中的用户日志数据,建立了数学模型描述用户观看行为.仿真结果表明,该模型能够较为准确的反映用户行为的统计特征,较为全面地刻画出整个VoD系统中用户行为的基本规律,为进一步研究VoD系统的服务性能提供了理论依据.     

社交网络用户隐私量化建模与实证

在线社交网络的飞速发展对社交网络用户的隐私保护提出了新的挑战.通过使用社会网络分析、决策分析理论和实证研究的方法,建立了一种用户隐私向量模型,从而实现对社交网络中用户隐私保护状况的量化分析.并在此基础上以新浪微博为研究对象,通过微博用户的真实数据进行实证分析.研究结果表明:用户隐私量值对用户的行为有重要影响,真实社交网络中大部分用户的隐私关注程度较低,高隐私关注群体和低隐私关注群体的比例较小,用户的私信和地理位置信息的分享行为受用户的隐私关注情况影响大.研究结果对社交网络用户的隐私保护、社交网络中用户行为规律的研究具有参考意义.     

浅析基于认知的高校图书馆用户网络信息行为影响因素

从认知的角度分析了影响高校图书馆用户网络信息行为的主要因素,指出用户信息行为受到社会环境、自然环境、个人信息环境和用户自身的认知能力等因素的影响,图书馆应根据用户认知能力和具体信息需求来开展和完善图书馆信息服务。     

构建基于关联规则的网络行为挖掘系统

随着互联网络的普及,采集并分析用户群体的网络行为十分必要,但是存在着很多技术上的困难。构建了一个网络藉为挖掘系统,对访问数据进行分析,根据挖掘结果对关联规则进行修改,并针对特定用户群对服务器进行调优。     

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.     

基于大学生网络消费行为分析的网络营销策略

科技的发展和信息化技术的普及使得全球互联网用户剧增,利用互联网进行产品或服务的销售成为了当前重要的营销趋势。消费者对于网络购物这种购物新模式欣然接受,促进了网络购物经济的日益繁荣,国内外对网络购物的研究也取得巨大的成果。本文在分析大学生网购行为的基础上,对电子商务市场营销策略进行研究并提出可优化执行建议。     

基于Agent的网络用户浏览行为模式

随着接入Internet的用户数量剧增以及Web服务和网络固有的延迟,使得查询、管理和使用这些数据信息资源变得越来越复杂和困难,人们迫切需要开发和管理Internet和Web信息资源的新手段和新方法。根据用户当前的兴趣状况,利用智能体方法研究网络用户浏览行为,给出了基于Agent的网络信息寻觅过程,可以使用户获取信息并提高网络浏览速度。