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题名用户在线行为的记忆性研究
被引量：1
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作者
丁晓强
宋礼鹏
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机构
中北大学计算机科学与控制工程学院
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出处
《科学技术与工程》
北大核心
2016年第26期80-84,共5页
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基金
国家自然科学基金(61379125)资助
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文摘
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。
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关键词
用户在线行为
记忆性
高斯分布
网关日志
幂律分布
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Keywords
the online users behavior
memory
normal distribution
the gateway log
power-law distribution
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分类号
TP274
[自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
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