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Android应用的用户行为模式挖掘及复用方法

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计算机应用 2022年第7期42卷 2155-2161页

作者：毛群王微微尤枫赵瑞莲李征北京化工大学信息科学与技术学院北京100029

软件测试是保障Android应用质量的有效手段,而理解Android应用的功能作为Android测试过程的基础,旨在深入探究应用的业务逻辑并发现其功能问题,在测试中尤为重要。用户行为模式可充分辅助测试人员理解Android应用功能,从而提高测试效率... 详细信息

软件测试是保障Android应用质量的有效手段,而理解Android应用的功能作为Android测试过程的基础,旨在深入探究应用的业务逻辑并发现其功能问题,在测试中尤为重要。用户行为模式可充分辅助测试人员理解Android应用功能,从而提高测试效率。基于“相似Android应用共享用户行为模式”的构想,提出一种Android应用的用户行为模式挖掘及复用方法,以降低Android应用测试成本并提高测试效率。具体而言,针对待测Android应用,从其相似Android应用挖掘出用户行为模式;然后利用基于语义的事件模糊匹配策略为待测应用寻找对应事件,并基于用户图形界面(GUI)模型的最优路径选择策略为待测应用生成目标事件序列,从而实现相似应用间的用户行为模式复用。针对三类应用的32种用户行为模式进行实验,结果表明,87.4%的行为模式可在相似Android应用上被完整复用,并且被复用的行为模式可有效覆盖待测应用中90.2%的重要状态。可见,所提方法为Android应用测试提供了有效支撑。

关键词： Android应用 Android应用测试用户行为模式模式挖掘模式复用

考虑用户行为模式的居民用户可调节潜力分析模型

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考虑用户行为模式的居民用户可调节潜力分析模型

作者：马龙飞华北电力大学(北京)

学位级别：硕士

随着新能源入网规模逐渐增大以及社会用电量的逐年增长,电力系统的消纳能力和灵活调节能力面临更大的挑战。通过对需求侧资源的调节来保障电力供需平衡,维持电网稳定,已成为可靠有效的电网调控措施,同时也起到了引导用户合理用电和优化... 详细信息

随着新能源入网规模逐渐增大以及社会用电量的逐年增长,电力系统的消纳能力和灵活调节能力面临更大的挑战。通过对需求侧资源的调节来保障电力供需平衡,维持电网稳定,已成为可靠有效的电网调控措施,同时也起到了引导用户合理用电和优化电力系统运行效率的作用。居民用户作为电网调节对象具备相当可观的调节潜力,挖掘其可调节潜力及识别其潜力类型,可以有效辅助电网及负荷聚合商整合用户侧资源,促进新能源消纳、减少电力资源浪费。本文针对居民用户的可调节潜力预测及其潜力类型识别的研究开展如下:首先面向居民用户进行了用电行为模式的分析。从自然环境、时间日期、用户电价、居民家庭情况以及人际影响等方面进行了影响居民用电行为的重要因素分析。根据时间尺度将居民负荷特性划分为日负荷特性、月负荷特性、年负荷特性三类,重点分析了居民的日负荷特性,基于居民日负荷曲线聚类得到居民用户的用电行为模式类型。然后提出将轻型梯度提升器(Light Gradient Boosting Machine,LGBM)与双向长短期记忆神经网络(Bidirectional Long Short-Term Memory,BiLSTM)通过误差倒数法进行加权组合预测的居民用户可调节潜力预测方法,该方法对单一模型所得预测值中误差较大的部分进行修正,进而降低单一模型的预测误差。通过实验优化BiLSTM的参数,将参数优化后的LGBM-BiLSTM模型与多种算法进行可调节潜力预测,并通过多个评价指标进行综合对比分析,同时进行了单户居民和聚合居民用户可调节潜力预测实验,仿真结果表明LGBM-BiLSTM模型在居民用户可调节潜力预测上具有良好的性能。最后将居民用户用电行为模式类型与居民日负荷特性共同作为居民潜力类型预测的特征依据,提出一种变分模态分解(Variational Mode Decomposition,VMD)和门控循环单元(Gated Recurrent Unit,GRU)相结合的居民可调节潜力类型识别方法,使用VMD算法分解居民日负荷曲线得到多个模态并提取时频域特征,扩展特征空间,然后通过GRU进行分类,识别居民用户潜力类型。对VMD-GRU模型与多种算法进行综合对比分析,VMD-GRU的分类准确率可达99.58%,高于对比模型,仿真结果表明所提VMD-GRU模型在识别居民潜力类型上更具准确性。

关键词：用户行为模式居民负荷可调节潜力潜力预测深度学习

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一种基于用户行为模式的匿名数据鉴定方法

信息网络安全 2021年第3期21卷 44-52页

作者：刘延华刘志煌福州大学数学与计算机科学学院福州350108 福建省网络计算与智能信息处理重点实验室福州350108

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... 详细信息

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。

关键词：数据鉴定数字证据 BIDE 用户行为模式相似度

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Web环境下地学数据共享用户行为模式分析

地球信息科学学报 2016年第9期18卷 1174-1183页

作者：王末王卷乐中国科学院地理科学与资源研究所资源与环境信息系统国家重点实验室北京100101 中国科学院大学北京100049 江苏省地理信息资源开发与利用协同创新中心南京210023

了解科学数据共享用户行为特征对实现高效、精准的数据共享服务具有重要的参考意义。本文基于国家地球系统科学数据共享平台网站服务器日志及服务记录数据,利用空间数据挖掘及Web使用挖掘技术,探索地球系统科学数据共享用户行为模式。... 详细信息

了解科学数据共享用户行为特征对实现高效、精准的数据共享服务具有重要的参考意义。本文基于国家地球系统科学数据共享平台网站服务器日志及服务记录数据,利用空间数据挖掘及Web使用挖掘技术,探索地球系统科学数据共享用户行为模式。在数据预处理阶段,完成用户识别、会话识别、位置识别,并对数据进行空间建模、空间数据库建库。在数据挖掘阶段,分别对用户产生的网页浏览数、会话数、数据集浏览数为对象进行空间"热点"分析,识别用户行为的地域差异。针对用户数据浏览和下载行为,采用FP-growth算法对用户——数据之间进行关联规则挖掘,发现用户对数据关注和使用的高频规律。分析结果表明:(1)该共享平台用户地在国内各省市均有分布,用户最多的3个省(市)分别为北京市、山东省、江苏省,该分布与国内高校学生分布相关程度不高,但与"211工程"高校学生的空间分布相关度较高;(2)空间"热点"分析表明,北京、天津及河北北部无论在网页浏览、数据浏览还是会话量上都是"热点"区域,但识别的"冷点"区域有较大不同,尤其是数据访问"冷点"分布较广,如南方沿海省份、河南省、山东省、四川省等;(3)关联规则挖掘发现多个数据浏览高频项目集以及关联规则。数据下载高频项与数据浏览高频模式较好吻合,但下载行为未表现出明显关联规则。本文提供了一种结合Web使用挖掘和空间数据挖掘的用户行为模式挖掘方法,该方法也可用于其他类型网站的数据挖掘。

关键词：网络数据挖掘空间数据挖掘用户行为模式科学数据共享地球系统科学数据

基于多维序列模式挖掘的图书馆用户行为模式研究

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情报科学 2009年第12期27卷 1840-1843页

作者：宋玲玲滨州职业学院计算机信息工程系山东滨州256600

随着信息化技术的迅速发展,个性化服务已经成为当今社会关注的焦点。图书馆作为知识服务的前沿尤其需要改进其服务模式以满足用户日益增长的个性化需求。在分析和研究序列模式挖掘的基础上,将序列模式挖掘技术应用于图书馆用户行为模式... 详细信息

随着信息化技术的迅速发展,个性化服务已经成为当今社会关注的焦点。图书馆作为知识服务的前沿尤其需要改进其服务模式以满足用户日益增长的个性化需求。在分析和研究序列模式挖掘的基础上,将序列模式挖掘技术应用于图书馆用户行为模式的分析,从得出的行为模式中获得一些服务启示,为图书馆的个性化服务和管理提供科学依据。实践证明,该方法是图书馆提高个性化服务质量的一个有效方法。

关键词：图书馆多维序列模式用户行为模式

社会人际网站Widget应用的用户行为模式及商业模式 ——基于Facebook网站的调查研究

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社会人际网站Widget应用的用户行为模式及商业模式 ——基于Faceb...

作者：葛秋妍华东师范大学

学位级别：硕士

当今互联网正在进行一场名为Web 2.0的革命并深刻影响着整个行业的生态面貌。引领风骚的互联网公司随着技术和理念的变更也在更新变迁,从互联网发展初期的门户网站(雅虎、新浪)到互联网泡沫破灭后崛起的搜索引擎网站(谷歌、百度)。目前... 详细信息

当今互联网正在进行一场名为Web 2.0的革命并深刻影响着整个行业的生态面貌。引领风骚的互联网公司随着技术和理念的变更也在更新变迁,从互联网发展初期的门户网站(雅虎、新浪)到互联网泡沫破灭后崛起的搜索引擎网站(谷歌、百度)。目前最受行业内外关注的是社会人际网站,其中国外以MySpace、Facebook和Bebo为代表,国内的校内网独占鳌头。Widget是功能专注、具有病毒性传播特征、小巧的应用程序。社会人际网站提供维系且拓展网络人际关系的功能,添加Widget提供丰富的网站应用,大大增加网站用户的黏着度。Widget开放性和构件化的特性促成社会人际网站开放各自的第三方开发平台。Widget应用愈加丰富,用户面对如此的自助性网站服务,Widget使用的用户特征和行为模式会呈现出何种规律。面临资本的质疑,Web 2.0网站不断寻找出路,思考有效的商业模式。拥有一定用户群的Widget应用是否能创造一定的商业价值,支撑网站的长期存活。论文通过解读Widget的发展历史和应用现状、剖析Widget的定义和特性,并统计Facebook网站上用户数最多的前50位Widget,从性别、年龄、网站好友圈和不同Widget类型等发掘不同的用户行为模式。在此基础上,比较各家互联网调研公司对网络广告投放的统计和预期以及互联网公司的年营业收入,论文提出Widget广告、Widget营销和电子商务三种可行的商业模式并附以案例。国内Widget应用不如国外广泛,学界和商业方面的讨论也较少,论文希望藉对国外社会人际网站为主Widget应用分析引起行业从业者的更多兴趣和研究。

关键词：社会人际网站微件脸书网口碑营销用户行为模式商业模式

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基于用户行为模式的重疾险产品创新研究

基于用户行为模式的重疾险产品创新研究

作者：韩亮广东财经大学

学位级别：硕士

上世纪90年代,美国Progressive推出了第一款基于驾驶员驾驶行为的车险产品(UBI车险),是车险产品由“车”定价迈向由“人”定价重要的一步,经过了将近30年的发展,UBI车险日渐成熟,但是在寿险市场上,尚未出现成熟的基于用户行为模式设计... 详细信息

上世纪90年代,美国Progressive推出了第一款基于驾驶员驾驶行为的车险产品(UBI车险),是车险产品由“车”定价迈向由“人”定价重要的一步,经过了将近30年的发展,UBI车险日渐成熟,但是在寿险市场上,尚未出现成熟的基于用户行为模式设计的寿险产品。高速发展与普及的移动互联网与物联网使大数据技术运用于人的日常生活成为可能,而将大数据运用于保险产品设计可以改变传统保险产品以过往数据为基础的历史,基于用户行为模式的重疾险创新研究对于完善我国重疾险产品结构,优化重疾险定价机制,具有重要的探索意义。研究首先梳理了国内外相关文献,综合评价现有基于用户行为模式保险产品设计相关的理论综述与评价,介绍风险定价相关理论,探究基于用户行为模式车险对基于用户行为模式重疾险的传导机制。然后从国内外基于用户行为模式保险产品发展情况入手,在分析市面上现有基于用户行为模式保险产品案例的基础上,借助风险定价相关理论和大数据技术,设计一款新颖的基于用户行为模式,运用云计算、大数据、物联网移动互联网等高新技术使重大疾病保险与华为智能手环相结合的产品,提供重大疾病保险金的保险赔付服务,并论述了通过当前的科技手段完全可以让基于用户行为模式重疾险项目具备可实现性。结合中国重疾险市场现状分析,进行有针对性的营销策略设计,产品盈利策略设计与承保获利预测。该保险产品既可根据被保险人每年运动量适当减免保费(最高20%),实行健体弱体差异收费,督促被保险人养成更加健康规律的生活习惯,让被保险人身体更健康,降低赔付成本。研究的创新点在于尝试实现“保费从人”的定价理念,探索保险与健康管理相结合的新模式,对进一步丰富我国大数据与保险产品结合理论具有指导和借鉴意义,也为国内保险公司进一步探索基于用户行为模式的重疾险产品创新模式,深化重疾险市场改革提供了理论支持和实践依据。但是影响重大疾病发病率的因素众多,研究未能做到全盘考虑,仅涉及到几个比较主要的因素,因此保费定价还须结合业务经验逐步完善;同时,对用户数据监测设计部分较为敏感的隐私问题,如何确保用户数据不被滥用,在监管层面需要制定相应的措施。

关键词：用户行为模式重疾险产品设计

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跨安卓应用的用户行为模式挖掘及复用研究

跨安卓应用的用户行为模式挖掘及复用研究

作者：毛群北京化工大学

学位级别：硕士

如今,安卓应用已渗透到大众生活的方方面面,为人们提供了诸多便利。安卓应用数量日趋增多,功能日趋复杂,安卓应用的软件测试也已成为安卓领域的研究重点。理解安卓应用的功能作为安卓测试过程的基础,旨在深入探究应用的业务逻辑,在测试... 详细信息

如今,安卓应用已渗透到大众生活的方方面面,为人们提供了诸多便利。安卓应用数量日趋增多,功能日趋复杂,安卓应用的软件测试也已成为安卓领域的研究重点。理解安卓应用的功能作为安卓测试过程的基础,旨在深入探究应用的业务逻辑,在测试中尤为重要。目前,安卓应用的功能理解大多采用在实际使用场景下,用户与应用进行真实交互,形成用户轨迹。基于用户轨迹,挖掘用户行为模式,以理解安卓应用功能,辅助测试,但其人工成本花销大,测试周期长,严重影响安卓应用的测试效率。为此,本课题基于“相似安卓应用共享用户行为模式”构想,提出一种跨安卓应用的用户行为模式挖掘与复用方法,其核心思想是为待测安卓应用重现相似的已知安卓应用的用户行为模式,实现相似用户行为的共享,辅助待测安卓应用功能的自动理解,提高后续测试效率。具体而言,本课题针对待测安卓应用,依据安卓应用用户轨迹的序列特性,利用序列模式挖掘技术从中挖掘用户行为模式;在此基础上,提出了一种基于语义的跨安卓应用事件模糊匹配策略和基于待测安卓应用GUI模型的最优路径选择策略,实现跨应用的用户行为模式复用,为安卓应用的后续功能测试提供了有效支撑。为了验证跨安卓应用的用户行为模式挖掘及复用方法的有效性,本文针对四种类型的16个安卓应用,进行了一系列实验。实验结果表明,针对实验对象的共40个用户行为模式,基于语义的事件模糊匹配策略可有效提高事件匹配的正确率,且平均88.5%的用户行为模式可在相似安卓应用上被完整复用,复用的行为模式平均覆盖了待测应用中88.0%的重要状态。实验结果表明,跨安卓应用的用户行为模式挖掘与复用方法可有效辅助待测应用的功能理解,为其测试奠定了基础。

关键词：安卓应用安卓应用测试用户行为模式模式挖掘模式复用

一种基于Kohonen神经网络Web用户行为模式的挖掘方法

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南昌大学学报（理科版） 2009年第6期33卷 591-594页

作者：朱敏段隆振王靓明南昌大学计算机科学与技术系江西南昌330031

根据Kohonen自组织特征映射神经网络中学习阶段的性质,对标准Kohonen神经网络进行了改进,通过选取不同的学习率和邻域函数,将学习阶段分为粗调整学习和微调整学习二个阶段,使Kohonen神经网络的训练速度和收敛效果有一定程度的提高,改善... 详细信息

根据Kohonen自组织特征映射神经网络中学习阶段的性质,对标准Kohonen神经网络进行了改进,通过选取不同的学习率和邻域函数,将学习阶段分为粗调整学习和微调整学习二个阶段,使Kohonen神经网络的训练速度和收敛效果有一定程度的提高,改善了聚类效果。同时在Kohonen神经网络的输出层添加一模糊聚类层,为挖掘用户的多种兴趣提供了一种可行的方法。

关键词： Web挖掘用户行为模式聚类 Kohonen神经网络