本文關(guān)鍵詞：用戶在線行為的記憶性研究

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【摘要】：用戶在線行為的記憶性研究有助于揭示用戶在線行為特性,構(gòu)建更準確的在線行為預測模式,對基于在線行為的網(wǎng)絡安全防御和信息推薦都具有重要的意義。基于收集的某高校網(wǎng)關(guān)日志數(shù)據(jù),首先分析了用戶在線行為中的記憶特性。研究發(fā)現(xiàn)用戶的在線行為具有較強的記憶性,其分布服從高斯分布。其次,定義了用戶在線行為的記憶長度,統(tǒng)計發(fā)現(xiàn)其在個體水平和群體水平上都呈現(xiàn)冪律分布,表明用戶的在線行為存在長期記憶。據(jù)此建立了馬爾科夫過程模型,仿真重現(xiàn)了用戶上網(wǎng)行為的記憶性特征。研究結(jié)果表明用戶的在線行為不僅具有記憶性,而且這種記憶性可以為用戶在線行為模式的構(gòu)建提供指導。
【作者單位】： 中北大學計算機科學與控制工程學院;
【關(guān)鍵詞】： 用戶在線行為 記憶性 高斯分布 網(wǎng)關(guān)日志 冪律分布
【基金】：國家自然科學基金(61379125)資助
【分類號】：TP393.08;TP391.1
【正文快照】： 人類行為具有復雜性,有關(guān)人類行為的研究一直受到各界學者的關(guān)注。但是,傳統(tǒng)的人類行為研究缺乏實證數(shù)據(jù)。隨著通信技術(shù)的發(fā)展和網(wǎng)絡的興起,網(wǎng)絡用戶數(shù)量和用戶在網(wǎng)上的行為數(shù)據(jù)量急劇膨脹,為人類行為的實證研究提供了數(shù)據(jù)資源。越來越多的計算機、統(tǒng)計物理和數(shù)學領域的研究人，

本文編號：828936