基于网页浏览的用户兴趣度研究

根据高校校园网用户的网页浏览记录,着重分析用户在浏览网页时的不同行为兴趣特征.首先利用文本分类技术,分析提取出用户的兴趣行为关键词.其次在兴趣行为关键词的基础上,选取了若干典型个体用户,统计出这些典型个体用户网页浏览记录中对于每个兴趣关键词的访问量随时间变化的关系.最后运用归一化的方法对典型个体用户的兴趣度进行量化研究,从而实现了对于用户网页浏览过程中不同兴趣行为的度量以及进行相互比较的目标.     

基于网页浏览内容的心理健康预测模型的研究

目前,世界各地的人们都饱受心理健康问题所带来的困扰,这为心理健康问题预防工作带来了新的挑战.如果心理健康状态可以利用网页浏览内容进行预测,就可以为心理健康问题预防工作开辟新的方向.本文探讨了利用用户的网页浏览内容预测其心理健康状态的可行性,并使用支持向量机建立了基于网页浏览内容的心理健康预测模型.为了验证该算法模型的有效性,我们与另外两种算法模型的预测结果进行了对比,结果表明,基于支持向量机的算法模型能够更加有效地预测用户的心理健康状态.     

编辑部制作期刊浏览网页的方法和上网策略

分析了科技期刊上网现状,讨论了科技期刊浏览网页制作过程中的主要问题,提出了浏览网页的制作和上网策略。     

带照片的学生信息翻页浏览网页的设计

本文首先分析了在学校Intranet网实现带照片的学生信息翻页浏览时所遇到的问题，然后介绍了解决该问题所使用的ASP和ADO技术，最后给出解决方案，并给出了参考程序代码．     

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.     

如何上网浏览

上一次本栏目已经介绍了连上互联网的方法和步骤,接下来就可以游览绚烂多姿的网上世界了。 一、浏览工具Internet Explorer简介 一般的家庭用户都使用Windows的操作系统,InternetExplorer(简称IE)是Windows中捆绑的网页浏览工具,本文将主要针对IE的使用来介绍上网浏览的过程和方法。特别需要说明的是,浏览工具有很多种,不能一一为读者介绍,但其它浏览工具的使用与IE基本类似。 双击桌面上的IE快捷图标,或者单出快速启动工具栏上     

网页为何莫名自动关闭

上网浏览网页时，有时正看到精彩处，可是网页却莫名自动关闭了，让人很懊恼，那么这是为什么呢？笔者总结了一下有以下几种原因。     

基于用户浏览兴趣的网页预取策略

提出一种基于用户历史浏览情况对未来相关网页进行预取的算法.该算法能自适应调整用于生成会话的参数,并使用Session-tree结构完成对相关页面的预取.在实现中考虑到用户在特定事件和时间下的历史浏览行为,使用奖励因子和快速排序策略以提高效率.试验分析结果表明,基于自适应会话调整及群体共同兴趣剖像的预取算法能较好地完成对相关页面的预取.     

基于FLAAT模糊的WEB挖掘算法

为了挖掘出较完全的兴趣模式，提出一种新的结构类型——FLAAT，它可发现那些被忽略的用户浏览偏爱路径。同时引进模糊集来处理停留在网页上的时间，以形成语义术语使挖掘出的用户浏览偏爱路径更自然、更易理解。实验表明，该算法能准确地反映用户的浏览兴趣，且系统的可扩展性较好。     

Web日志中挖掘用户浏览模式的研究

研究了Web日志挖掘的机理,提出了使用频繁遍历径作为用户浏览模式,并在分析挖掘频繁遍历路径的问题特征和对其进行形式化描述的基础上,进一步提出了一种在Web日志中挖掘频繁遍历路径的类Apriori算法,该算法能够正确、快速地从Web日志中抽取频繁遍历路径。     

一种基于网页元数据的用户访问行为建模方法

针对现有行为建模方法难以描述行为语义的问题,提出了一种分层次的用户行为元模型以及一种基于页面元数据的Web用户行为建模方法.该方法从URL的访问、活动、事务3个层次建立Web用户的行为模型,并对页面元数据获取以及在URL的访问、行为、事务之间转化等问题进行了说明.方法及模型不仅描述了用户访问序列信息,还增加了访问内容的局部主题和关键词等信息,为进一步获取Web用户的行为语义特征奠定了很好的基础.通过西安交通大学的Web教学系统验证表明,利用所提方法获得的序列划分准确率达86%以上.     

基于Web日志挖掘的Markov预测模型及算法研究

通过Web日志挖掘技术可分析用户访问模式,从而为客户提供智能化、个性化服务。马尔可夫(Markov)模型的链式结构简便易行,适合作为一个预测模型来预测用户的页面访问模式。就此对Markov预测模型进行深入研究,描述了其实现算法,并结合实例对混合Markov预测模型方法进行了验证。     

网络论坛人类行为动力学实证分析

从帖子和用户两个角度对网络论坛的人类行为动力学特征进行实证统计和分析.对帖子属性的统计分析发现,帖子的回复次数、吸引的不同用户数均服从幂律分布,而帖子的浏览次数分布没有明显的规律性;帖子的浏览次数和回复次数之间存在明显的正相关性,且二者的比值大于等于10.对用户发帖、回帖行为的统计分析发现,用户发帖数、回帖数、回复的不同主帖数均服从幂律分布,说明网络论坛用户行为具有很强的异质性,大多数用户很少发帖或回帖,关注范围也比较小,只有少数活跃用户经常发帖或回帖,关注面非常广;还发现单个用户单日回帖数以及单个用户针对单个主帖的回复数也均服从幂律分布,存在少数用户在个别日子里发表大量回帖和少数用户针对少量主帖发表大量回帖的现象.这些结论对于在线用户行为建模具有重要的指导意义,也为网络舆情监控和网络水军发现提供了新的思路.     

基于web使用挖掘的用户有效偏爱浏览路径研究

在浏览偏爱路径研究的基础上提出了网络拓扑结构加权的方法,与用户浏览路径进行结合得到用户实际浏览偏爱路径。设定网络拓扑主干路径的权值小于远离主干路径的路径权值,远离主干路径的高频路径是网络拓扑设计者期望得到的有效信息,能够较好地用于改进网站设计,进而提高用户服务质量。最后与NPPMA算法在有效度方面进行了比较,以此证明算法的可取之处。     

基于超链接分析的网页正文提取方法

随着网络的迅猛发展,web服务已经成为研究的热点之一.本文介绍了一种文件类型网页文件的文本信息预处理技术.该方法能够解析网页文件的组成结构,并从中提取出主体文本以供处理.测试表明该方法能快速有效地得到大部分HTML网页的主体部分.     

基于Agent的Web服务组合研究

提出了一个基于移动Agent的服务组合框架（MAWSCF）。引入计划（P）,用于描述Agent的逻辑行为,同时给出了过程匹配规则,将组合规范转换为P。在运行过程中,行为匹配算法将P解释为Agent的物理行为,从而实现组合服务任务。MAWSCF使用对等计算（P2P）的模式克服了传统服务组合系统中心控制的性能瓶颈,Agent通过克隆能够并行的执行目标组合任务中的多个分支,大大提高了效率,也有效地降低了网络的负荷。     

基于Web内容挖掘的论坛发贴分类推荐技术

随着Internet基础结构的不断扩大和其所含信息的持续增长,Internet用户感觉越来越容易在WWW服务中"资源迷向".目前提高用户使用效率的方法有页面预取技术、站点动态重构技术和Web个性化推荐技术等.因为网站的页面内容才是用户真正感兴趣的,本文应用了一种基于Web内容挖掘的文本分类技术来实现论坛中贴子的分类推荐...     

基于动态文本聚类方法的BBS浏览机制研究

BBS作为信息交流的重要载体,包含了海量的各方面的信息,如何从中快速的寻找到有用的信息是一个亟待解决的问题.提出一种基于动态文本聚类方法的BBS浏览机制,并给出具体的实现方案,从实验结果可见,分类效率和效果均良好.