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T=题名（书名、题名），A=作者（责任者），K=主题词，P=出版物名称，PU=出版社名称，O=机构（作者单位、学位授予单位、专利申请人），L=中图分类号，C=学科分类号，U=全部字段，Y=年（出版发行年、学位年度、标准发布年）

检索规则说明：

AND代表“并且”；OR代表“或者”；NOT代表“不包含”；(注意必须大写,运算符两边需空一格)

检索范例：

范例一：(K=图书馆学 OR K=情报学) AND A=范并思 AND Y=1982-2016
范例二：P=计算机应用与软件 AND (U=C++ OR U=Basic) NOT K=Visual AND Y=2011-2016

分类表

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文献类型

178 篇 专利
25 篇 学位论文
23 篇 期刊文献
2 篇 会议

馆藏范围

228 篇 电子文献
0 种 纸本馆藏

日期分布

学科分类号

44 篇 工学
- 27 篇 计算机科学与技术...
- 16 篇 软件工程
- 13 篇 仪器科学与技术
- 5 篇 信息与通信工程
- 5 篇 网络空间安全
- 4 篇 电子科学与技术（可...
- 2 篇 控制科学与工程
- 1 篇 电气工程
- 1 篇 建筑学
- 1 篇 石油与天然气工程
- 1 篇 林业工程
14 篇 管理学
- 12 篇 管理科学与工程(可...
- 3 篇 图书情报与档案管...
1 篇 理学
- 1 篇 系统科学

主题

50 篇 用户行为模型
3 篇 搜索引擎
2 篇 推荐系统
2 篇 安全审计
2 篇 用户行为分析
2 篇 负载生成器
2 篇 移动数据业务
2 篇 日志分析
2 篇 事务模型
2 篇 垂直搜索引擎
2 篇 web挖掘
1 篇 建筑性能模拟
1 篇 流媒体点播
1 篇 低轨星座网络
1 篇 软件设计
1 篇 信息查询
1 篇 测试效率
1 篇 搜索排序算法
1 篇 用户群组
1 篇 网络仿真

机构

9 篇 同济大学
5 篇 华中科技大学
5 篇 北京邮电大学
5 篇 浙江大学
5 篇 东北大学
4 篇 宁波智轩物联网科...
4 篇 国家电网公司
4 篇 国网江苏省电力有...
4 篇 南京大学
4 篇 北京明朝万达科技...
4 篇 百度在线网络技术...
4 篇 腾讯科技有限公司
3 篇 国家电网有限公司
3 篇 中国人民解放军战...
3 篇 北京奇虎科技有限...
3 篇 哈尔滨工业大学
3 篇 南京邮电大学
3 篇 东联信息技术有限...
3 篇 中国科学技术大学
3 篇 荣耀终端有限公司

作者

7 篇 蒋昌俊
7 篇 丁志军
7 篇 闫春钢
5 篇 陈闳中
4 篇 王志华
4 篇 喻波
4 篇 何金辉
4 篇 王志海
4 篇 赵培海
4 篇 刘伟
4 篇 秦凯
3 篇 王昊
3 篇 刘强
3 篇 华奇兵
3 篇 曹凯
3 篇 李健
3 篇 刘卫
2 篇 沈文武
2 篇 陈翊璐
2 篇 林诰

语言

228 篇 中文

检索条件"主题词=用户行为模型"

共 228 条记录，以下是41-50 订阅

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详细简洁

排序：

基于聚焦相关度排序的搜索引擎研究与应用

基于聚焦相关度排序的搜索引擎研究与应用

引用

作者：温泉东华大学

学位级别：硕士

搜索引擎是人们从海量网络数据中获取有用信息的重要工具,是网络信息研究和应用的关键内容。目前随着网络信息的爆炸式增长以及信息多元化的发展,快速有效地获取所需的信息变得越来越困难,通用搜索引擎已不能适应用户对信息检索的准确... 详细信息

搜索引擎是人们从海量网络数据中获取有用信息的重要工具,是网络信息研究和应用的关键内容。目前随着网络信息的爆炸式增长以及信息多元化的发展,快速有效地获取所需的信息变得越来越困难,通用搜索引擎已不能适应用户对信息检索的准确性要求,专业化的、面向主题的垂直搜索引擎正成为研究的热点。相关度排序技术是搜索引擎中的关键技术之一,它对于获取主题相关的数据和提供相关的查询结果集起着至关重要的作用。论文研究了垂直搜索引擎中相关度技术,并分析了其中的不足之处,然后对主题爬行、基于链接结构排序、基于页面权重排序等方面提出了改进模型和算法,以提高相关度排序的质量,从而改善垂直搜索引擎的性能。最终设计并实现了面向领域的垂直搜索引擎系统。论文的主要贡献包括: (1)针对主题爬虫无法穿越“黑暗tunnel”问题,使用在线学习的方法并利用辅助函数,对主题爬虫的主题爬行策略进行改进,使其能抓取到相关度更高的主题数据。 (2)研究了PageRank算法及其改进算法,通过对用户点击网页行为进行建模,改进链接之间PageRank值的传递方式,从而提出改进算法。实验证明,该算法能在不增加额外存储空间的情况下,有效地避免主题漂移现象的发生。 (3)针对网页权重特征提取模型维度过高的缺陷,提出网页权重的自定义方法,定义出网页权重的因素,并利用可分性判据来衡量页面权重因素的权重,从而给出页面权重的评价函数,有效地降低网页特征空间维度。 (4)融合以上三方面改进方案,提出聚焦相关度排序方案,并将其运用到搜索引擎的实现中。 (5)利用Lucene全文搜索引擎框架,实现了汽车主题资源的垂直搜索引擎系统。经实际应用表明,聚焦相关度排序使本垂直搜索引擎的相关性、查全率、查准率都有了不同程度的提高。

关键词：垂直搜索引擎 PageRank 聚焦相关度主题爬虫用户行为模型

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基于上下文背景感知的个性化推荐系统

基于上下文背景感知的个性化推荐系统

引用

作者：王覃泳中国科学院大学

学位级别：硕士

随着互联网的快速发展，推荐系统在帮助商家提升销量方面扮演着越来越重要的角色。现有工作通常仅仅挖掘了数据中的用户个人喜好或时间信息，而忽略了大众情感对用户购买决策的影响，这造成当推荐系统将一件来自历史购买者给出的总体评... 详细信息

随着互联网的快速发展，推荐系统在帮助商家提升销量方面扮演着越来越重要的角色。现有工作通常仅仅挖掘了数据中的用户个人喜好或时间信息，而忽略了大众情感对用户购买决策的影响，这造成当推荐系统将一件来自历史购买者给出的总体评价为负面的商品推荐给当前的用户时，即使这件商品很符合用户的喜好或者当下非常流行，用户也会倾向于最终拒绝购买它。因此，构建一个既能够捕捉用户个人喜好，又能时序-情感背景感知的用户行为模型显得格外重要。但是，如何以统一的方法从历史数据为当前用户进行推荐是一项具有挑战的任务。另外，由于用户一般只会对少数物品进行评价，这就造成了数据的稀疏性问题，使得为用户建模带来了难处。\n 为了解决上述问题，本文首先根据真实数据集的分析，提出了有关用户在线行为的几个观察，进而提出了一个时序情感感知的推荐系统-TSARS。首先，为了从交互型数据集中建模用户行为，本文提出了基于概率图模型的TSARS-Ⅰ模型，其能够很好地对用户的点击和收藏等交互行为进行建模，同时本文为TSAUB-Ⅰ设计了一个基于EM的算法对模型参数进行估计。其次，为了从文本型数据中建模用户行为，本文提出了同样基于概率图模型的TSAUB-C模型，它能够对用户的撰写评论行为进行建模。本文为TSAUB-C设计了一个基于Gibbs采样的算法以对模型参数进行估计。这两个模型均融合了时序和情感信息，因此较好地缓解了数据的稀疏问题。之后，TSARS的推荐模块则根据网络平台的特点自动选择TSAUB-Ⅰ或TSAUB-C用户行为模型学习到的知识，根据特定的算法为每件候选物品计算分数，最后为当前的用户查询挑选出分数最高的k个物品，生成推荐列表。用户行为模型的参数较多，因此随着日益增长的数据量，单机运行的模型参数估计算法会变得非常耗时，为了提高推荐效率，本文利用Spark框架将用户建模的训练算法分布式化，从而使TSARS成为一个高效和可扩展的系统。最后，在数个大规模真实数据集上的大量实验结果证实了TSARS确实能够为用户高效且有效地进行推荐，而且其效果超过了当前主流的推荐方法。

关键词：推荐系统用户行为模型参数估计情感感知

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LTE业务模型分析与网络性能评估

LTE业务模型分析与网络性能评估

引用

作者：王有凯北京邮电大学

学位级别：硕士

随着第四代移动通信技术的发展,国内运营商正在逐步地进行LTE网络的部署与完善工作。为了使得LTE网络容量趋于最大,网络性能更佳,有效合理的网络规划势在必行,而对业务模型的分析与网络性能的评估是LTE网络规划的基础。另一方面,随着移... 详细信息

随着第四代移动通信技术的发展,国内运营商正在逐步地进行LTE网络的部署与完善工作。为了使得LTE网络容量趋于最大,网络性能更佳,有效合理的网络规划势在必行,而对业务模型的分析与网络性能的评估是LTE网络规划的基础。另一方面,随着移动互联网的迅速发展,移动用户的数据业务需求将进一步提高。未来移动通信系统将是一个以用户为中心,提供个性化业务体验的开放融合的信息基础平台[1],因此用户行为的变化已经成为影响移动通信网络业务发展趋势的主要驱动力。然而,移动网络中的总体业务统计数据虽然能够给出业务量的基本变化规律,但是却无法揭示影响网络负载与网络时延等性能的根源。为了更加准确的探究移动互联网业务发展趋势及其对网络的影响,本文分析了每类业务的业务统计模型及每类用户的用户行为模型,并对相应条件下的LTE网络性能进行了评估。本文首先根据基于QoS的LTE业务分类方法,选取四类典型业务并对这四类业务的业务统计模型进行详细的分析;其次,结合现网实测的业务数据,对业务统计模型进行参数设置,得到各类典型业务的精确业务统计模型;再次,结合现网用户数据,分析各类典型业务的用户行为模型。最后,基于精确业务统计模型以及用户行为模型,通过仿真评估相应的网络性能,分析用户行为变化对网络性能的影响。本文的主要贡献包括:1.深入研究了四类典型业务的业务统计模型;2.构建了完善的用户行为模型;3.提出了基于OPNET仿真的网络性能评估流程;4.分析了用户行为变化对网络性能的影响。

关键词： LTE 业务统计模型用户行为模型网络性能

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温控负荷的需求响应潜力评估及其协同优化管理研究

温控负荷的需求响应潜力评估及其协同优化管理研究

引用

作者：谢敦见浙江大学

学位级别：硕士

现有研究中,温控负荷被认为是最重要的需求侧管理资源之一,有助于保持未来智能电网的电力供需平衡。然而,由于温控负荷行为的多样性以及其不确定性,如何以高效、可靠的方式利用他们响应的潜力仍然是亟待解决的问题。本文主要围绕温控负... 详细信息

现有研究中,温控负荷被认为是最重要的需求侧管理资源之一,有助于保持未来智能电网的电力供需平衡。然而,由于温控负荷行为的多样性以及其不确定性,如何以高效、可靠的方式利用他们响应的潜力仍然是亟待解决的问题。本文主要围绕温控负荷群的模型与响应机理、响应潜力的评估、用户行为模拟、异质性个体参数估计以及协同优化管理策略展开研究,主要研究内容如下:(1)基于温控负荷的电-热参数模型,分析了温控负荷参与需求响应的运行机理;并根据需求响应性能评价指标,分析不同外部环境对温控负荷群需求响应能力的影响。(2)提出了一种大规模聚合温控负荷的需求响应潜力定量评价方法。首先,建立了考虑了用户行为的温控负荷模型,定量描述了电价波动和不同热舒适要求对用户决策的影响;其次,提出了一种能保证用户满意的异构温控负荷优化模型;最后,提出了概率密度估计方法对数据不足的温控负荷群的需求响应进行评估。(3)提出了一种基于博弈论的温控负荷分布式需求侧管理方法。首先,提出了考虑自约束和他人决策的温控负荷Agent模型及其简化求解方法,在该模型中,每个用户可以快速响应,做出最优的能耗计划,从而节约能源成本;然后,基于异步决策过程开发了温控负荷群的博弈理论需求侧管理框架,使参与的温控负荷能够在分布式算法中实现最优功率分配。最后,提出了考虑可再生能源不确定性的需求侧管理方案,能够抑制可再生机组发电出力波动,为系统提供快速的功率平衡。

关键词：温控负荷用户行为模型概率密度估计方法博弈论需求侧管理

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大规模流媒体分发系统的研究及仿真

大规模流媒体分发系统的研究及仿真

引用

作者：覃国旗中国地质大学(北京)

学位级别：硕士

随着互联网技术和多媒体技术的发展，人们越来越方便地获取各类丰富的信息。其中，流媒体点播作为一种重要的应用，向人们提供音视频服务，具有等待时间短、缓存小、支持用户交互式操作等特点，因而得到了广泛地应用。宽带网络的普及，... 详细信息

随着互联网技术和多媒体技术的发展，人们越来越方便地获取各类丰富的信息。其中，流媒体点播作为一种重要的应用，向人们提供音视频服务，具有等待时间短、缓存小、支持用户交互式操作等特点，因而得到了广泛地应用。宽带网络的普及，面向大规模用户提供服务的点播应用将具有广阔的应用前景。在流媒体分发方案中，传统的C/S架构的中心服务器成为系统瓶颈，系统扩展性差；IP多播技术允许将单一的数据包发送到多个接收者，有较好的可扩展性，但该技术在可靠传输、拥塞控制和安全性等方面存在的问题限制了其在互联网上的大规模部署。目前，面向大规模流媒体点播系统的分发技术主要有CDN技术和P2P技术。CDN将内容从中心服务器推送至边缘代理节点，降低了中心服务器负载，但当用户数急剧上升时，需要线性增加服务器设备才能保证服务质量，代价昂贵。而P2P方式充分利用网络中分散节点的计算资源，把整个系统的负载分散化，具有较好的可扩展性和灵活性，且成本低。本课题研究内容是面向大规模用户提供流媒体服务，系统的可扩展性、健壮性和自适应性是本文讨论的重点。本文结合了CDN技术和P2P技术的优势，设计了CDN-P2P结合的分层流媒体点播架构。本文的研究内容主要有以下几方面：（1）在核心流媒体服务器采用CDN的方式，将中心服务器的内容推送到边缘代理服务器。边缘代理服务器被划分为多个区域，由管理服务器负责区域内的缓存服务器之间的负载均衡。（2）在用户P2P层借鉴BitTorrent构架，采用中心目录服务器管理视频文件的索引，所有节点的加入与退出以及引导节点之间的相互连接。（3）文中着重考虑了用户行为对点播系统性能的影响，调研了常见的用户行为模型，并以此基础设计了用户端的播放模型，作为仿真系统的基础参数输入。（4）提出了一种节点选择机制，同时将用户在线时长和用户之间的距离两个因素考虑在内，仿真实验表明，与随机选择机制相比，该机制不但有效地使用户的网络流量本地化，降低网络之间骨干链路的流量，还减小了视频播放启动时延，提高了视频的播放连续度。

关键词：流媒体点播 CDN P2P 用户行为模型节点选择机制

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基于Hadoop的IPv6网络安全日志大数据的聚类分析与应用

基于Hadoop的IPv6网络安全日志大数据的聚类分析与应用

引用

作者：翁健兰州交通大学

学位级别：硕士

随着下一代互联网技术IPv6协议的不断成熟和推广,支持IPv6访问的Web网站逐渐成为了主流。Web网站发生的各种各样的事件都会产生相应的网络安全日志,记录着用户的访问行为。实现IPv6网络安全日志的有效分析,深度挖掘其中有价值的潜在信息... 详细信息

随着下一代互联网技术IPv6协议的不断成熟和推广,支持IPv6访问的Web网站逐渐成为了主流。Web网站发生的各种各样的事件都会产生相应的网络安全日志,记录着用户的访问行为。实现IPv6网络安全日志的有效分析,深度挖掘其中有价值的潜在信息,不仅可以了解用户的访问行为习惯,还可以发现隐藏的Web攻击行为,从而维护Web服务器系统的安全。进入大数据时代以来,巨大的网络用户流量产生的IPv6网络安全日志数据早已达到了TB或PB甚至以上的数据量级别。面对如此海量的IPv6网络安全日志大数据,单台主机集中式的日志分析技术已经无法满足数据存储和计算的需求。针对这一问题,本文利用Hadoop分布式平台设计并实现一种基于Hadoop的IPv6网络安全日志分析系统。该系统旨在完成对大规模Web日志的高效存储管理和快速挖掘分析,尽可能正确区分正常访问和Web攻击,提高Web网站的安全性。本文工作的创新点主要包括:(1)鉴于单机集中式K-means算法无法有效地处理海量数据,提出一种基于MapReduce的高效K-means改进算法。先借助最大最小距离法和轮廓系数优化K-means算法初始聚类中心的选择,再基于MapReduce实现改进K-means算法的并行化。(2)提取IPv6网络安全日志中正常访问行为和攻击行为存在较大差异的特征向量,并通过基于MapReduce的高效K-means改进算法构建正常访问的用户行为模型,提高IPv6网络安全日志分析过程中正确区分正常访问和Web攻击的能力。(3)设计并实现基于Hadoop的IPv6网络安全日志分析系统及其工作流程。该系统能够有效完成IPv6网络安全日志大数据的分布式收集、存储、预处理和分析,极大地提高了IPv6网络安全日志大数据分析的效率。实验结果表明,对比于传统的K-means算法,本文提出的基于MapReduce的高效K-means改进算法有着更高的准确率和稳定性,运行在Hadoop集群上还有较好的加速比和扩展性。本文设计的基于Hadoop的IPv6网络安全日志分析系统在识别Web攻击中有着较高的检测率和较低的误检率。

关键词： IPv6 日志分析 MapReduce K-means 用户行为模型

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基于客户端的网络服务性能测试与工具研究

基于客户端的网络服务性能测试与工具研究

引用

作者：陈伍一国防科学技术大学

学位级别：硕士

Internet发展非常迅速,性能是重中之重。性能测试是性能优化的关键环节,直接指导优化过程,测试结果的准确与否直接影响优化作业的效果。新的事务处理密集型网络服务,改变了人们的使用服务的方式。给性能测试带来了新的要求。目... 详细信息

Internet发展非常迅速,性能是重中之重。性能测试是性能优化的关键环节,直接指导优化过程,测试结果的准确与否直接影响优化作业的效果。新的事务处理密集型网络服务,改变了人们的使用服务的方式。给性能测试带来了新的要求。目前绝大多数性能测试工具和测试模型由于没有考虑到或者考虑得很少网络服务之间的逻辑关系和用户行为模式的变化,其产生的测试负载不能体现真实的负载特征。测试结果难免不能反映真实的服务性能。目前绝大多数性能自动测试工具基于黑盒测试技术,整个测试过程在对服务端服务软件的结构和逻辑关系不了解的情况下进行,这对测试后的性能分析和瓶颈定位带来的很大困难。针对上述情况,本文中提出一种基于灰盒测试技术的测试方法,要求对被测系统有一定了解。主要思想如下:建立服务端的事务模型,挖掘服务器日志得到各个事务的使用比例,按比例建立测试用例模型,生成测试用例。建立用户的行为模型,模拟用户使用服务时的真实行为,以用户的行为驱动测试过程,生成测试负载。优点是:测试基于灰盒测试技术,便于分析和定位瓶颈;从服务端构建测试用例,解决了测试用例构建困难的问题;以用户行为模式作为测试驱动,生成的测试负载更加符合实际负载特征。依据上述思想,本文给出了服务端事务模型的建立方法,给出了实际的建立过程;研究了事务处理型网络服务使用者的行为特征,结合服务端事务模型,给出了用户访问事务处理型网站的行为模型,并给出了模型实现方法和过程。依据用户行为模型,本文给出了以用户行为模型作为负载发生器模型的自动性能测试工具的设计和实现。给出了工具的整体架构,对工具的关键部分,负载发生和控制调度部件进行了详细描述,给出了实现伪码。测试过程真正模拟了用户处理事务的全过程,这是目前测试工具所不具有的优点。本文的最后以一个J2ee的电子商务网站为被测系统,验证了模型和工具的有效性。

关键词：网络服务性能测试事务模型用户行为模型负载生成器

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典型WEB服务的自动性能测试工具的设计与实现

典型WEB服务的自动性能测试工具的设计与实现

引用

作者：李瑞平哈尔滨工业大学

学位级别：硕士

传统的单纯提供内容服务的Web单页面服务,页面之间没有交互性,而且页面是静态的,而目前典型的电子商业化的Web应用,提供的服务一般都是传统企业的传统业务在网络上的实现,用户在使用这些网站提供的服务时,单纯浏览页面一般是不能完成一... 详细信息

传统的单纯提供内容服务的Web单页面服务,页面之间没有交互性,而且页面是静态的,而目前典型的电子商业化的Web应用,提供的服务一般都是传统企业的传统业务在网络上的实现,用户在使用这些网站提供的服务时,单纯浏览页面一般是不能完成一项服务的,必须按照服务要求与页面交互,并一次完成所有的页面才可以完成一项服务。在技术实现上,这些典型的Web应用一般都大量使用动态内容和持久性连接,网络性能与用户的行为息息相关。然而,目前大多数的性能测试工具都只是针对传统的Web单页面服务设计的,显然用这样的性能测试工具测试典型Web服务的性能,其测试结果是不准确的,不能真实的反映服务的实际性能。为了更准确的测试典型Web服务的性能,更有效的定位其性能瓶颈,本文设计并实现了一种基于用户行为的自动性能测试工具,该工具的负载发生模型基本分为两层:测试用例模型既服务端事务模型和用户行为模型。本文详细阐述了服务端事务模型的建立方法,以及实际的建立过程,研究了事务处理型Web服务使用者的行为特征,结合服务端事务模型,建立了用户访问事务处理型网站的行为模型,并阐明了模型的实现方法和过程。主要思想如下:建立服务端的事务模型,挖掘服务器日志得到各个事务的使用比例,按比例建立测试用例模型,生成测试用例;建立用户的行为模型,模拟用户使用服务时的真实行为,以用户的行为驱动测试过程,生成测试负载。本文对工具的整体构架、关键部分、负载发生和控制调度部件进行了详细描述,并在附录中给出了实现伪码。测试过程真正模拟了用户处理事务的全过程,这是目前测试工具所不具有的优点。本文最后以一个电子商务网站为被测系统,验证了模型和工具的有效性。

关键词：典型Web服务自动性能测试用户行为模型事务模型负载生成器

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低轨星座网络用户行为及业务建模研究

低轨星座网络用户行为及业务建模研究

引用

作者：邵浩典电子科技大学

学位级别：硕士

由于低轨卫星星座网络具有全球覆盖、灵活性、可扩展性、高可靠性等优点,越来越多的用户正在利用该网络满足各种通信传输需求。低轨卫星星座网络正逐渐成为一种至关重要的通信基础设施,因为它能够满足不断增长的用户行为及业务需求。然... 详细信息

由于低轨卫星星座网络具有全球覆盖、灵活性、可扩展性、高可靠性等优点,越来越多的用户正在利用该网络满足各种通信传输需求。低轨卫星星座网络正逐渐成为一种至关重要的通信基础设施,因为它能够满足不断增长的用户行为及业务需求。然而,目前对于该网络的用户行为模型和业务模型的研究仍相对较少,这限制了我们对低轨卫星星座网络在不同用户行为及业务场景中性能表现的认识。此外,传统的地面网络相关模型不能直接适用于低轨卫星星座网络。因此,为了推动低轨卫星星座网络相关技术和理论的进一步发展,深入研究低轨卫星星座网络的用户行为和业务模型变得至关重要。本文的研究工作主要涵盖四个方面。第一,对低轨卫星星座网络的模型架构进行了研究,并介绍了多维网络模型架构。该架构包括实体模型层、规则模型层、业务模型层和行为模型层四个层次。此外,针对低轨卫星星座网络,构建了链路、拓扑、节点模型。第二,在用户行为模型方面,分析了用户地理分布和时间对用户行为的影响,并提出了低轨卫星星座网络用户地域分布和时间段的影响因子。此外,将马尔可夫模型与用户分布模型相结合,提出了能够预测用户行为概率的用户行为模型。第三,在网络业务模型方面,对文件传输业务、音频流传输业务和视频流传输业务进行建模分析,并利用基于线性偏微分的噪声流量模型生成不同业务流量模型的流量,并使用可扩展标记语言(EXtensible Markup Language,XML)描述这些模型。第四,为了评估本文提出的低轨卫星星座网络用户行为和业务模型,设定性能评估指标。将本文中的模型和地基网络中的模型在准确性、有效性和稳定性三个指标方面进行比较评估。评估结果表明,与传统地基网络相比,本文设计的低轨卫星星座网络模型比地基网骆更加优秀。为了展示低轨卫星星座网络用户行为及业务模型的实际应用案例,本文构建了低轨卫星星座网络仿真平台,基于所构建的网络模型,生成不同的业务流量,并对网络仿真平台进行网络性能测试和服务质量评估。仿真结果表明本文所设计的模型能够对仿真网络来进行高精度的压力测试。

关键词：低轨星座网络用户行为模型网络业务模型网络仿真压力测试

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基于混合检测的移动智能终端应用程序行为分析技术研究

基于混合检测的移动智能终端应用程序行为分析技术研究

引用

作者：张岱帅北京邮电大学

学位级别：硕士

随着Android系统的更新以及移动互联网的发展,Android恶意应用程序日益涌现,其恶意行为的复杂性和隐匿性的持续提高,对Android应用程序安全检测技术形成了巨大挑战。在已有的研究中,应用检测技术主要分为动态检测和静态检测两种,其中,... 详细信息

随着Android系统的更新以及移动互联网的发展,Android恶意应用程序日益涌现,其恶意行为的复杂性和隐匿性的持续提高,对Android应用程序安全检测技术形成了巨大挑战。在已有的研究中,应用检测技术主要分为动态检测和静态检测两种,其中,动态检测复杂度高,对代码的覆盖率低,而静态检测无法获得准确信息。基于以上情况,本文提出并实现了一种基于多种检测方式的Android API调用分析技术,目的在于使用静态检测技术结合用户行为分析技术来提取应用程序信息,以补充动态检测的代码覆盖率不足的缺点,并设计数据分析方案对混合数据进行处理和分析,得到量化的评估结果。主要包含以下研究内容:(1)提出了一种包含用户行为分析功能和组件间跳转分析功能的静态数据采集技术。该技术基于反编译实现对安装包的信息提取,并结合对应用程序的界面等与用户交互相关信息的解析建立用户行为模型,之后将用户模型中的点击概率带入随机游走算法来分析组件间的跳转关系,得出组件的访问概率。本技术在数据解析和组件访问概率的基础上估算Android API的调用量。选取97个常用应用程序在服务器环境下进行测试,经验证,本文提出的静态检测技术与已有的静态检测技术相比,可以提取出包含更多信息的数据结果,并对动态检测结果进行补充,使得数据提取更加全面。(2)在静态检测结果和动态检测结果的基础上,本文设计并实现了包含数据处理功能和数据分析功能的应用程序评估技术。该技术通过对原始数据进行选择来提取出统一的多维行为数据,之后通过数据降维技术对多维数据进行处理,以消除动态检测结果和静态检测结果之间的差异,提高分类器的识别能力,并在机器学习的基础上对数据进行分析,得到对应用程序的评估结果。经验证,基于本技术的查全率为94.4%,分类的正确率为94.3%,与单纯使用动态检测数据相比,具有更好的分类效果。经过测试和验证,本文所提出并实现的基于多种检测方式的Android API调用分析系统有着一定的研究与实用价值,为进一步的Android恶意应用程序检测工作提供参考。

关键词： Android API 多种检测方式用户行为模型组件访问概率数据降维

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