基于用户浏览行为分析的用户兴趣度计算

从用户的浏览行为可以反映用户的兴趣出发,分析了用户的浏览行为与兴趣之间的关系,通过分析把能反映用户兴趣的典型浏览行为归纳为保存页面、打印页面、将页面加入收藏夹、复制页面内容、访问同一页面的次数和在页面上浏览时间这些浏览行为.针对这些浏览行为下的用户兴趣度计算做出阐述,并且在分析基于网页驻留时间和浏览次数计算网页兴趣度的算法的基础上,考虑网页大小的影响因素,使用基于浏览速度计算网页兴趣度,同时利用BP神经网络进行用户兴趣度融合.     

用户访问兴趣路径挖掘方法

针对当前挖掘用户访问模式算法仅将频繁访问路径作为用户浏览兴趣路径的问题,依据使用Web日志挖掘用户兴趣页面时,通过引入页面信息量参数,综合考虑页面访问次数、浏览时间和页面信息量大小来定义用户兴趣度,提出了基于兴趣度的用户访问模式挖掘算法。实验证明该算法是有效的,在用户浏览兴趣度量方面比当前的频繁访问路径挖掘算法更准确。     

一种高效的用户浏览行为采集方法

针对在多用户、多Web站点的网络访问环境下存在的数据采集问题,提出了一种新的数据采集及清理方法。引入网络嗅探的方式进行浏览行为数据的采集;在结合传统数据清理方法的基础上,提出一种利用HTTP请求间存在的引用和时间关系来清除HTTP请求产生的大量的非用户显式点击的附带请求。实验结果表明,该方法可以有效地采集浏览行为数据并清除大量的附带请求,抽取出能够反映用户显式点击的页面基请求,为用户浏览行为建模提供准确的数据源。     

个性化推荐服务中用户兴趣模型研究

本文提出了一种利用用户浏览页面集的内容信息和浏览行为信息,隐式地创建用户兴趣描述文件的方法。通过对用户浏览的web页面进行兴趣度分析,并与对用户浏览网页时的浏览行为分析相合,得到了用特征矩阵表示的用户兴趣模型。并采用层次聚类算法和k-means聚类算法相结合的综合聚类算法进行聚类,得到用兴趣分类树表示的用户兴趣模型。由于采用的是隐式创建用户描述文件的方法,减少了因用户参于而带来的系统噪声,保证了所创建的用户兴趣模型的准确性。     

面向文献搜索系统的用户实时需求发现方法

针对当前文献搜索系统不能理解用户实时需求的问题,提出了一种面向文献搜索系统的用户实时需求发现方法。首先,分析用户浏览、下载等个性化搜索行为;其次,根据用户搜索行为与用户需求的关系构建用户实时需求文档(RD);然后,从用户需求文档中提取用户需求关键词网络;最后,运用随机游走的方法提取出关键词网络的核心节点构成用户需求图。实验结果表明:在模拟用户需求的环境下,提取需求图的方法比K-medoids算法在检索指标F值上平均高2.5%;在用户搜索文献真实情况下,提取需求图的方法比DBSCAN算法在检索指标F值上平均高5.3%,因此,在用户需求比较稳定的文献搜索中,该方法能够获取用户需求从而提升用户体验。     

面向用户的智能信息搜索系统的设计

文章主要介绍了一个面向用户的智能信息搜索系统的设计方法,该系统能建立一个体现Web特色的用户导图库。并在搜索网络信息时,通过匹配用户导图库,学习、分析用户使用Web的经验,从而把握用户的需求,提供一些面向用户的浏览引导信息,提高了用户获取所需信息的速度。     

集成Web使用挖掘和内容挖掘的用户浏览兴趣迁移挖掘算法

提出了一种集成Web使用挖掘和内容挖掘的用户浏览兴趣迁移模式的模型和算法。介绍了Web页面及其聚类。通过替代用户事务中的页面为相应聚类的方法得到用户浏览兴趣序列。从用户浏览兴趣序列中得到用户浏览兴趣迁移模式。该模型对于网络管理者理解用户的行为特征和安排Web站点结构有较大的意义。     

一种改进的Web用户浏览偏爱模式挖掘算法

通过给出页面层次的概念,充分考虑用户在页面上的浏览时间以及在路径选择上表现出来的浏览偏爱,结合Web站点的结构层次特征,提出了一种改进的Web用户浏览偏爱模式挖掘算法.通过具体的事例和试验数据证明,新的模型能够更准确地寻找用户浏览偏爱模式,从而发现用户的兴趣和爱好.     

Web页面信息主动检索模型

单个页面信息量远远大于特定用户对页面中的信息需求.为快速准确从当前页面中获取特定用户所需求的兴趣信息,提出了页面信息主动检索模型.该检索模型中,根据页面Block特点将当前Web页面转化成信息树,根据用户过去的浏览行为构造用户特征树,挖掘用户特征树产生用户需求信息集,然后从当前页面中检索需求的信息,获取用户兴趣信息集.详述了主动检索的基本原理,给出了相应的算法描述,并通过实验证明了该模型具有可行性.     

主题驱动的链接分析搜索算法

网页链接的主题相关性影响页面的权威性计算,传统的HITS算法仅从页面的链接结构评估页面的权威性,易导致主题漂移.对HITS算法进行了扩展,提出了一种主题驱动的HITS算法.该算法分析页面文档、链接的主题相关性,把主题相关性融入权威性计算,利用页面链接的拓扑结构传播页面的权威性.该算法能够搜索到与主题高耦合的结果,有效控制主题漂移,改善搜索质量.     

基于序列模式的用户浏览行为提取与分析

当今互联网所提供的功能和服务越来越多,Web内容也越来越丰富,移动应用越来越流行。然而,复杂的Web服务应用对用户提出了更高的要求,给用户浏览带来了很多问题,很多时候用户会感到无所适从。文中提出基于用户浏览序列模式的用户行为提取与分析方法。该方法可以分为浏览模式分析和用户聚类两部分。在浏览模式分析时,首先根据用户行为数据得到浏览序列,然后运用序列模式挖掘PrefixSpan算法获取用户习惯的浏览模式,最后把分析获取的用户浏览模式应用到Web浏览中,为不同的用户需求提供个性化的服务。在用户聚类时,运用层次聚类方法按照浏览模式的相似性对用户进行聚类,以分析用户的不同属性（如年龄、职业、学历等）对用户浏览模式的影响。实验结果表明,文中采用的PrefixSpan算法和层次聚类方法在用户浏览模式分析和研究方面具有很好的可行性和有效性。     

使用GNN与RNN实现用户行为分析

随着国家高性能计算环境(CNGrid)各个节点产生日志数量不断增加,采用传统的人工方式进行用户行为分析已不能满足日常的分析需求。近年来,深度学习在入侵检测、图像识别、自然语言处理和恶意软件检测等与计算机科学相关的关键任务中取得了良好的效果。演示了如何将深度学习模型应用于用户行为分析。为此,在CNGrid中对用户行为进行分类,提取大量绑定到会话的用户操作序列,然后将这些序列放入抽象的深度学习模型中。提出了一种基于图神经网络(GNN)和循环神经网络(RNN)的深度学习模型来预测用户行为。图神经网络能够捕捉用户局部行为的隐藏状态,可以作为预处理步骤。循环神经网络能够捕捉时间序列的信息。因此,通过将GNN和RNN相结合的方式来构建该模型,以获得两者的优点。为了验证模型的有效性,在CNGrid的真实用户行为数据集上进行了实验,并在实验中与多种不同的其他方法进行对比。实验结果证明了这种新的深度学习模型的有效性。     

基于学习自动机和用户兴趣的PageRank算法研究

针对传统PageRank算法存在的平分链接权重和忽略用户兴趣等问题,提出一种基于学习自动机和用户兴趣的页面排序算法LUPR。在所提方法中,给每个网页分配学习自动机,其功能是确定网页之间超链接的权重。通过对用户行为进一步分析,以用户的浏览行为衡量用户对网页的兴趣度,从而获得兴趣度因子。该算法根据网页间的超链接和用户对网页的兴趣度衡量网页权重计算每个网页的排名。最后的仿真实验表明,较传统的PageRank算法和WPR算法,改进后的LUPR算法在一定程度上提高了信息检索的准确度和用户满意度。     

基于有向层次图的Web服务自动组合方法

为解决多输入/输出的Web服务自动组合问题,提出了基于有向层次图的Web服务自动组合方法,主要步骤如下：1）根据用户请求的输入/输出参数集生成有向层次图;2）在有向层次图中构造完全规约图;3）在完全规约图中计算每一顶点的所有可达路径;4）为用户请求选择最优路径,并转化为Web服务组合序列。该方法能够求得最短步数内的所有Web服务组合序列,根据Web服务的服务质量(QoS)获得最优的组合序列,从而满足多输入/输出的用户请求。与基于图的Web服务组合方法相比,减少了搜索空间,适用于大规模的Web服务库。     

基于URL相似度的会话识别方法

随着互联网的快速发展,Web日志的用户行为分析已经成为互联网技术领域的研究热点之一.会话识别是Web日志用户行为分析的关键步骤,精准的会话识别是有效进行用户行为分析的基础.本文在IIS Web日志分析的基础上,提出了一种基于URL相似度的会话识别方法.实验结果表明,此方法可以有效的识别出用户的真实会话.     

基于图分析和支持向量机的企业网异常用户检测

在企业网络中,若其内部的攻击者获得了用户的身份认证信息,其行为与正常用户将很难区分;而目前研究对于企业网中的异常用户检测方法比较单一,召回率不高。用户的认证活动信息直接反映了用户在网络中与各类资源或人员的交互,基于此,提出一种利用用户认证活动信息来检测网络中异常用户的方法。该方法利用用户的认证活动生成用户认证图,之后基于图分析方法提取认证图中的属性,如图的最大连通组件的大小、孤立认证的数量等,这些属性反映了用户在企业网中的认证行为特征。最后利用有监督的支持向量机（SVM）对提取到的图属性进行建模,以此来间接识别和检测网络中的异常用户。在提取了用户图向量之后,具体对训练集和测试集、惩罚参数、核函数取不同值的情况进行了分析。通过对这些参数的调节,召回率、精确率和F1-Score均达到80%以上。实验数据表明,该方法能够有效检测企业网络中的异常用户。     

一种基于用户行为模式的匿名数据鉴定方法

针对匿名用户数据的海量性与冗余性等特点,为提高数字证据的用户身份鉴定性能,文章提出基于用户行为模式的匿名数据鉴定方法。首先,文章研究了基于BIDE算法的用户频繁行为模式挖掘方法,为数据鉴定提供了高质量的用户频繁序列行为模式库。然后,采用基于最长公共子序列的相似度方法得到模式综合相似度,全面描述用户数据之间的吻合程度。最后,分别使用Web浏览数据集和Unix操作命令行数据集进行实验,结果表明,文章所提出的数字证据鉴定方法具有良好的适用性和计算效率,为匿名数据的同一鉴定提供了技术支撑。     

一种网络主题用户数量计算模型

提出一种基于数据挖掘的网络主题用户数量计算模型。从网络服务器访问日志中挖掘网络用户使用记录,应用窗口函数识别多个IP相同的用户,通过分析用户行为的时间特征实现对虚假点击的过滤,构建能够表达用户主观兴趣取向的用户向量,从而自动计算各个网络主题在给定时间片内的用户数量。实验结果证明,该模型具有较高的计算准确性,能为管理人员决策提供技术支持。     

基于OWL-S过程模型的Web服务发现方法

现有Web服务发现方法未考虑过程行为的相关信息,导致所发现的服务不能较好地满足用户需求且查准率较低。针对该问题,提出一种基于OWL-S过程模型的Web服务发现方法。将OWL-S过程模型转化为过程图,根据两过程图的相似度,判断两服务过程的匹配程度。实验结果表明,该方法能准确地匹配两服务的过程模型,具有较高的执行效率和较好的匹配效果。     

基于聚类的Web用户会话识别优化方法

会话识别是用户访问行为分析的基础和关键工作,其质量对于识别和发现用户的信息需求具有决定性的影响。目前常用的是基于时间阈值的切分方法,但是该方法存在的主要问题是针对不同用户时间阈值难以准确地确定。提出了一种新的基于聚类技术的会话识别优化方法,首先建立了基于聚类的会话识别优化模型,然后采用改进的K-means算法进行会话识别。实验结果表明该方法与传统方法相比具有较好的效果。