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基于用户行为分析的应用层组播树生成算法

计算机研究与发展 2006年第9期43卷 1557-1563页

作者：罗建光赵黎杨士强清华大学计算机科学与技术系北京100084

应用层组播采用终端主机转发数据的方式,在一对多的媒体内容分发方面具有广阔的应用前景.与IP组播相比,应用层组播具有灵活和易实施的特点,但是因为终端主机可以自由地退出组播树,应用层组播也存在数据传递易中断的缺点,这对实时性要求... 详细信息

应用层组播采用终端主机转发数据的方式,在一对多的媒体内容分发方面具有广阔的应用前景.与IP组播相比,应用层组播具有灵活和易实施的特点,但是因为终端主机可以自由地退出组播树,应用层组播也存在数据传递易中断的缺点,这对实时性要求严格的视频直播应用的影响尤为严重.通过对超过1000万条实际视频直播系统的真实用户记录进行统计分析,发现用户平均剩余在线时间随着已经在线时间的增大而增大,并据此提出了一种适用于视频直播的应用层组播树生成算法.模拟结果表明,算法对减少视频直播应用下应用层组播树的数据传递中断次数有明显作用.

关键词：应用层组播组播树生成视频直播用户行为分析

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智能用电用户行为分析的聚类优选策略

电力系统自动化 2018年第2期42卷 58-63页

作者：龚钢军陈志敏陆俊王朝亮祁兵崔高颖北京市能源电力信息安全工程技术研究中心(华北电力大学) 北京市102206 国网浙江省电力公司电力科学研究院浙江省杭州市310014 国网江苏省电力公司电力科学研究院江苏省南京市211103

针对大数据背景下用户智能用电行为最佳聚类数目的选择问题,提出一种用户用电行为分析的聚类优选策略。在前期智能用电用户行为分析的特征优选策略研究的基础上,采用特征优选策略提取负荷曲线的最佳特征集对用户用电数据进行聚类分析;... 详细信息

针对大数据背景下用户智能用电行为最佳聚类数目的选择问题,提出一种用户用电行为分析的聚类优选策略。在前期智能用电用户行为分析的特征优选策略研究的基础上,采用特征优选策略提取负荷曲线的最佳特征集对用户用电数据进行聚类分析;然后提出聚类数优选策略,通过综合考虑准确度评价指标和有效度评价指标确定最佳聚类数目。以国内外的用电数据为数据源,仿真验证了所述策略可以选择合理的聚类数目,有效提高用电行为分析的数据聚类效果。

关键词：用户行为分析智能用电聚类优选准确度有效度

计及用户行为分析的多能协同综合能源系统供需双侧综合优化

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电力自动化设备 2017年第6期37卷 179-185页

作者：王琪鑫刘涤尘吴军朱学栋罗金山陈懿陈炜赵红生孙勇蔡宏毅武汉大学电气工程学院湖北武汉430072 国网湖北省电力公司经济技术研究院湖北武汉430077 国网吉林省电力公司吉林长春130000

以多能协同综合能源系统的供暖用暖体系为研究对象,计及需求侧用户行为分析,提出综合供应侧与需求侧的优化方法。结合效用函数对需求侧用户用暖行为进行分析;根据不同能源的制暖特点建立供应侧经济性模型,根据不同能源的供暖机制建立需... 详细信息

以多能协同综合能源系统的供暖用暖体系为研究对象,计及需求侧用户行为分析,提出综合供应侧与需求侧的优化方法。结合效用函数对需求侧用户用暖行为进行分析;根据不同能源的制暖特点建立供应侧经济性模型,根据不同能源的供暖机制建立需求侧经济性模型;以供应侧电厂运行效率最大、需求侧居民用电成本最低为目标进行双目标优化。将该优化方法在热电联产系统与电热气综合能源系统2种算例中进行分析并对比结果,证明了天然气系统的加入对综合能源系统具有协同优化作用,也验证了所提方法的有效性与可行性。

关键词：多能协同综合能源系统用户行为分析供需综合优化双目标优化

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查询会话中的用户行为分析

哈尔滨工业大学学报 2011年第5期43卷 76-78,105页

作者：王晓春李生杨沐昀赵铁军哈尔滨工业大学计算机科学与技术学院哈尔滨150001

为了更好的理解搜索用户的检索行为,在查询会话基础上分析了用户修改查询的行为规律及用户、查询和点击三者之间的关系.从查询会话的角度,综合考虑了会话中修改的次序、用户、查询和点击等多方面因素,发现了用户修改查询的规律,证明了... 详细信息

为了更好的理解搜索用户的检索行为,在查询会话基础上分析了用户修改查询的行为规律及用户、查询和点击三者之间的关系.从查询会话的角度,综合考虑了会话中修改的次序、用户、查询和点击等多方面因素,发现了用户修改查询的规律,证明了查询推荐的必要性.统计结果显示:用户修改查询的方式和修改次数有关,而对应的点击数量相对稳定;最终查询一般要比初始查询长,通常是部分替换了初始查询;用户使用搜索引擎的频率越高,修改查询的可能性就越大.

关键词： Sogou搜索引擎日志查询会话分析用户行为分析查询

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使用GNN与RNN实现用户行为分析

计算机科学与探索 2021年第5期15卷 838-847页

作者：王晓东赵一宁肖海力王小宁迟学斌中国科学院计算机网络信息中心北京100190 中国科学院大学北京100049

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... 详细信息

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。

关键词：用户行为分析图神经网络(GNN) 循环神经网络(RNN)

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用户行为分析与档案检索系统

兰台世界（上旬） 2012年第S4期 141-142页

作者：王慧阜新市信息中心

随着检索技术的发展,用户的差异性逐渐在网络检索行为中得到重视,网络检索系统逐渐从资源整合扩展到差异化的用户需求整合。在信息检索研究中,也开始从用户交互角度考虑网络信息资源检索机制和机器学习功能,开发针对特定用户组的检索系... 详细信息

随着检索技术的发展,用户的差异性逐渐在网络检索行为中得到重视,网络检索系统逐渐从资源整合扩展到差异化的用户需求整合。在信息检索研究中,也开始从用户交互角度考虑网络信息资源检索机制和机器学习功能,开发针对特定用户组的检索系统和个性化的信息导航。

关键词：档案检索用户交互用户行为分析网络检索用户需求信息检索研究信息导航检索机制机器学习信息需求

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基于时间序列分解的用户行为分析

数据采集与处理 2015年第2期30卷 441-451页

作者：常慧君单洪满毅毛毛电子工程学院网络系中国人民解放军94362部队西昌卫星发射中心

提出一种用户报文时间序列分解的方法。首先对信息时间序列进行采样,利用不同类型采样信号经低通滤波器后衰减程度不同的特性,用低通滤波器发现和提取序列突发成分;然后基于向量之间的欧几里得距离,用遍历和匹配方法提取周期子序列;最... 详细信息

提出一种用户报文时间序列分解的方法。首先对信息时间序列进行采样,利用不同类型采样信号经低通滤波器后衰减程度不同的特性,用低通滤波器发现和提取序列突发成分;然后基于向量之间的欧几里得距离,用遍历和匹配方法提取周期子序列;最后将报文序列分解为突发成分、周期成分和随机成分。该方法无需解析报文内容,分解出的周期成分可以用来分析用户一般性行为,突发成分可以用来检测突发异常。仿真实验结果表明,该方法能够有效区分序列中的各类成分。

关键词：用户行为分析时间序列低通滤波周期序列提取

用户行为分析算法及其在Spark上的应用研究

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用户行为分析算法及其在Spark上的应用研究

作者：陈阳浙江工业大学

学位级别：硕士

随着互联网的飞速发展,大数据已经成为时代的热点之一。在此背景下,网络用户行为数据量急速增长,而商家迫切需要通过对这些数据分析来了解用户的兴趣爱好,以便于向用户做精准的广告投放和适合用户需求的个性化推荐来达到利润最大化的目... 详细信息

随着互联网的飞速发展,大数据已经成为时代的热点之一。在此背景下,网络用户行为数据量急速增长,而商家迫切需要通过对这些数据分析来了解用户的兴趣爱好,以便于向用户做精准的广告投放和适合用户需求的个性化推荐来达到利润最大化的目的,而用户也需要商家对自己的行为数据分析之后,有针对性的提供用户自身感兴趣的信息,从而享受更加便利快捷的服务。目前,已经有许多学者对用户行为分析做了相关研究。然而在数据量日益增大的情况下,传统的数据库技术已经难以满足需求,近年来,各种大数据技术应运而生,Hadoop、Spark等平台为处理海量的用户行为数据提供了技术支撑。本文在研究了神经网络的多种学习方法后,针对基于梯度下降算法的神经网络收敛速度慢,易陷入局部最优问题与基于进化算法的神经网络计算量过大的缺点,提出了一种使用BSA算法改进神经网络的算法——BSANN算法。BSANN算法利用群智能算法计算简单的特点来加快神经网络的学习速度,全局搜索能力强的特点提高神经网络的准确率,同时利用BSA算法中的迁移概念避免了陷入局部最优解的问题。在此基础上,本文对电商网站的用户行为数据进行了分析,建立了相应的神经网络模型并从其中提取了神经网络的输入特征,对用户的消费行为进行预测。通过训练与测试,将BSANN算法与BP算法的效果进行了对比,验证了BSANN算法的可行性和有效性。本文基于以上研究,将BSANN算法并行化,在Spark平台上完成运行,设计实现了基于Spark的用户行为预测系统。该系统以鸟群优化算法改进的神经网络算法BSANN算法为核心,预测电商网站用户的消费行为。

关键词：用户行为分析鸟群优化算法人工神经网络 Spark

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用户行为分析系统设计

用户行为分析系统设计

作者：胡畅湖北工业大学

学位级别：硕士

随着信息技术的迅猛发展,信息技术在各个行业的使用也越来越普遍,随之而来的是数年来这些信息系统沉淀下来海量数据,并且这些数据还在增长,这些海量数据中包含丰富的用户行为信息。如何能精确、及时地从这些信息中发掘出对企业有用的知... 详细信息

随着信息技术的迅猛发展,信息技术在各个行业的使用也越来越普遍,随之而来的是数年来这些信息系统沉淀下来海量数据,并且这些数据还在增长,这些海量数据中包含丰富的用户行为信息。如何能精确、及时地从这些信息中发掘出对企业有用的知识,挖掘出这些数据背后隐含规律与信息,已成为制约企业决策发展战略,开拓市场并且拓宽客户群的一个瓶颈。基于这个背景,本论文设计了一个用户行为分析系统。这个系统主要用于中国移动或者中国联通BOSS/BSS系统与运营商各增值业务生产系统之间,系统处于通信运营商内部网络中,在网络安全性上较为有保证;系统利用基于数据挖掘技术的贝叶斯的增量学习分类方法对用户数据进行分类,提取用户数据模型及用户行为特征,并利用贝叶斯增量学习算法不断对该模型进行优化从而实现对客户消费行为的精准定位。此外,用户行为分析系统可以直接将获取到的用户产品兴趣度输出给外围广告系统,从而实现对用户进行精准广告投放并发掘潜在的用户。论文首先分析了目前国内运营商在3G时代来临面临的全新挑战背景,介绍了用户行为分析系统的系统框图,从系统分析到系统功能的实现都进行了论述。论文着重从以下方面作了详细论述:①数据挖掘技术在用户行为分析系统中应用以及数据挖掘技术的主要方法和一般过程;②通过对用户的行为特征不断进行分析,根据获得的数据信息利用贝叶斯增量学习算法对用户进行分类,不断地更新分类模型,实现结果反馈自学习功能;③通过行业知识关系树将获取得到的用户行为信息建立用户全生命周期的贡献度原子模型,并通过SVM算法为用户建立多维度空间的分类向量模型。

关键词：用户行为分析贝叶斯增量学习算法行业知识关系树