| 用户在线行为的记忆性研究 |
| |
| 引用本文： | 丁晓强,宋礼鹏.用户在线行为的记忆性研究[J].科学技术与工程,2016,16(26). |
| |
| 作者姓名： | 丁晓强 宋礼鹏 |
| |
| 作者单位： | 中北大学 计算机科学与控制工程学院,中北大学 计算机科学与控制工程学院 |
| |
| 基金项目： | 国家自然科学基金(61379125) |
| |
| 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。
|
| 关 键 词： | 用户在线行为 记忆性 高斯分布 网关日志 幂律分布 |
| 收稿时间： | 2016/4/15 0:00:00 |
| 修稿时间： | 2016/5/18 0:00:00 |
Research on the Online User Behavior Memory |
| |
| DING Xiaoqiang and SONG Lipeng.Research on the Online User Behavior Memory[J].Science Technology and Engineering,2016,16(26). |
| |
| Authors: | DING Xiaoqiang and SONG Lipeng |
| |
| Abstract: | |
| |
| Keywords: | the online users behavior memory normal distribution the gateway log power-law distribution |
| 本文献已被 CNKI 等数据库收录！ |
| 点击此处可从《科学技术与工程》浏览原始摘要信息 |
| 点击此处可从《科学技术与工程》下载免费的PDF全文 |
|
