基于用户行为分析的校园网搜索引擎排序方法

为提高校园网搜索引擎的查准率,提出一种新的校园网搜索引擎排序方法。该方法基于用户查询主题、用户浏览时间和页面点击等用户行为特征,计算新的页面相关度得分,改进搜索引擎的排序结果,为用户提供更准确的查询服务。实验结果表明,在不降低查全率的情况下,应用该排序方法的查准率有明显提高。     

大数据之“用户行为分析”

前些日子,几家电商的价格战打得不亦乐乎,继去年的“双11大促”和“6·18狂欢节”之后,电商之间以价格为主要诉求的大规模促销层出不穷,几乎要把所有能够用来造势的节日都用上了。而消费者们作为这场游戏中的弱者,不断地被这些真假价格战挑逗着和引导着。     

在校园网部署上网行为管理系统初探

本文从校园网安全存在的问题出发,分析部署上网行为管理系统的必要性和目前遇到的阻力,并给出解决方案。     

基于大数据的网络用户行为分析

大数据的数据分析应用改变了人们的生活,同时深入影响了企业商业模式的创新。本文阐述了大数据的概念和特征,分析了大数据对于网络用户行为的影响,并对基于大数据的网络用户行为分析模式进行了实证研究。     

3G无线网络条件下的用户行为分析

随着无线通信技术和计算机网络技术的快速发展,通过移动手持设备快速有效地接入互联网成为广大用户的迫切需求,了解和分析无线用户的行为模式显得十分必要。对一个小区内通过3G无线上网用户的数据进行记录,处理后以此为基础估计数据之间的关系,得出流量、IP数和用户数之间随着时间变化的潜在关系,进一步得出反映无线互联网用户行为习惯的活跃指数。分析结果为无线互联网的性能的改进和提高,以及无线网络服务商合理决策提供了数据依据,具有重要的商业价值。     

搜索引擎用户行为与用户满意度的关联研究

用户满意度是以用户为中心的搜索引擎性能评价的一个重要分支,区别于传统基于查询与文档相关性的评价方法,基于用户满意度的性能评价能够更加全面、客观地对搜索引擎性能进行评价。该文通过设计搜索实验平台,在尽量不影响用户正常搜索过程的前提下收集用户的搜索行为及其满意度评价,通过用户行为分析的方法挖掘用户群体行为特征与用户查询满意度之间的关联关系。相关结论对提高搜索引擎性能、改善用户查询体验具有一定的参考意义。     

基于K-means聚类算法的校园网用户行为分析研究

利用数据挖掘相关技术,针对后台计费服务器的数据库,基于K-means算法以校园网用户行为特征为对象来进行聚类分析,提出了几个校园网用户行为分析的模型.此类模型为校园网管理者在制定有效管理策略,满足校园网用户个性化需求方面提供理论依据.     

基于校园网的用户追踪技术

为了解决校园网用户信息的记录和跟踪，以便对各种网络安全事件进行自动定位和分析，本文分析了IP地址追踪方法，如何建立攻击路径．以识破网络攻击者的IP地址欺骗等解决校园网用户上网自动记录和追踪的关键技术。     

基于K-means算法的校园网用户行为聚类分析

在给出K-means算法流程的基础上,以校园网认证计费系统日志为研究对象,实现一个基于K-means算法的校园网用户行为聚类分析,得到不同特征的用户组,为今后进一步了解用户行为特征、更好制定校园网络策略奠定基础.     

基于NDS的校园网用户管理应用研究

NDS（Novell Directory Service)是一个成熟的、安全的和稳定的目录服务系统，利用NDS可以较好地进行校园网用户管理。阐述了NDS的原理，介绍了NDS在校园网用户管理中的应用，包括NDS设计、NDS集成及基于NDS的计费系统设计方案，最后探讨了NDS的管理和安全策略。     

探索校园网的大数据价值

对大数据做出简单介绍,从我国普通院校现有的数据来源问题入手,介绍了现有技术能够产生和收集到得数据,提出了数据来源的收集方法。重点分析了现有数据对学校的价值问题。最后,提出了一些未来大数据在教育行业的设想。     

电子商务网站用户行为分析与网络营销优化措施

对用户行为运用正确的分析可提高电子商务网站的转化率和用户黏性,给网站带来巨大收益,同时也改善用户体验.本文在介绍用户行为分析一般方法的基础上,针对转化率较低、用户黏性较低、推送不精准等电子商务网站网络营销中出现的问题提出对应的优化措施,为网站制定运营策略提供理论支持和参考依据,并利用用户行为分析的数据推荐更具有个性化的服务.     

基于大数据技术的移动用户行为分析研究

随着移动互联网的不断发展,移动通信网络5G技术的实现,使得移动终端用户数量呈现爆发式增长,移动终端用户的各类行为也成了很多行业的重要研究目标.该文阐述了大数据及用户行为分析相关概述,对移动用户行为分析现状进行了研究,发现了传统移动用户行为分析缺少数据挖掘方法、数据挖掘与分析技术不成熟、系统平台功能落后等问题,并提出了针...     

基于用户行为分析的搜索引擎研究

如何提高搜索引擎的效率,把用户从无序的搜索结果中解放出来,是当前研究的一个热门方向。本文通过对现有自动分类搜索引擎的分析,提出了通过使用加权贝叶斯算法来分析用户行为,达到提高搜索效率的目的,并通过实例介绍了它的实现方法。     

基于用户行为的长查询用户满意度分析

搜索引擎性能评估是信息检索界一个重要课题.长查询具有较为丰富的信息内容,能更加准确地描述用户的信息需求.在此基础上文中提出长查询用户满意度分析的整体框架,定义用户满意度的概念,并在用户日志中提取相关用户行为特征,应用决策树和SVM两种分类算法评测用户满意度.在大规模商业搜索引擎日志上完成的实验结果证明了这套评价体系的有效性.结果表明,用户对于查询满意和不满意的分类准确率分别达到86％和70％.     

大数据背景下用户行为数据分析课程教学改革研究

随着大数据、云计算、互联网技术的快速发展,面向不同网民用户的网络媒介大量涌现,与之而来产生出大量的用户行为数据信息,如何针对海量化大数据进行自动收集、整合与可视化分析,成为数据分析课程教学关注的主要方向。通过基于Python软件数据抓取工具,可针对挖掘、爬取用户行为文本数据的执行历程,设置网络数据信息采集、机器学习、可视化分析的教学环节,对学生展开大数据技术、文本挖掘流程、可视化呈现方式的教学,优化课程教学情境、教学内容、演示实践方式、师生交互模式,帮助学生掌握用户行为数据爬取技术、大数据分析流程,以培养出符合行业需求的大数据统计与分析人才。     

基于校园网的用户追踪技术

为了解决校园网用户信息的记录和跟踪,以便对各种网络安全事件进行自动定位和分析,本文分析了IP地址追踪方法,如何建立攻击路径,以识破网络攻击者的IP地址欺骗等解决校园网用户上网自动记录和追踪的关键技术。     

基于动态行为轮廓库的Web用户行为分析关键技术

针对Web用户行为分析所面临的"无规范、智能性差"的问题,提出一种崭新的基于动态行为轮廓库的行为分析方法,且从数据净化、用户识别、事务识别,到用户行为模式匹配四个方面进行详细阐述,建立基于动态行为轮廓库的Web用户行为分析模型.并首次提出基于动态行为轮廓库的Web用户行为分析关键技术:网站黄页法和逆向搜索引擎方法来构建动态行为轮廓库,通过实验验证,此方法很好地解决了Web用户行为分类的问题,可以很好地应用到Web用户行为分析领域.     

大数据驱动用户运营

针对海量的用户视频行为数据,如何利用这些数据对用户进行画像,找到用户的偏好,从而进一步实现精准营销,是本文重点探讨的话题。基于此,本文实现用户中心运营系统。介绍系统的功能架构,本系统基于大数据平台,构建用户标签体系,详细阐述用户标签的构成开发方式以及用户分群,并针对特定的人群进行相应的营销策略的推荐。最后介绍该系统的实际应用情况。用户中心运营系统业务人员更加地了解用户,从而使运营的策略更加准确。