检索结果-内蒙古大学图书馆

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

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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

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一种基于用户行为模式的匿名数据鉴定方法

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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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移动情境感知环境下的用户行为模式挖掘方法研究

移动情境感知环境下的用户行为模式挖掘方法研究

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作者：刘彩虹大连理工大学

学位级别：博士

近年来,随着全球定位系统、无线移动通信技术和无线网络等定位追踪技术的快速发展和智能终端的普及应用,人们的工作和生活模式发生了极大的变化,同时也产生了移动对象的位置数据和轨迹数据。这些数据资源蕴含着大量的信息,迫切需要研究... 详细信息

近年来,随着全球定位系统、无线移动通信技术和无线网络等定位追踪技术的快速发展和智能终端的普及应用,人们的工作和生活模式发生了极大的变化,同时也产生了移动对象的位置数据和轨迹数据。这些数据资源蕴含着大量的信息,迫切需要研究者对其进行有效的分析与挖掘,将挖掘所得的知识应用于实际的决策支持。本文着重从移动情境感知环境下的用户行为模式挖掘方法展开研究,主要研究内容和成果包括以下几个方面:(1)移动情境感知环境下的个体用户行为模式挖掘方法。为了解决个体用户行为模式挖掘中情境的多样化和动态化等特点带来的挑战,本文提出了一种移动情境感知环境下的用户行为模式挖掘算法。该方法采用一种嵌套键值模型,对多源异构的移动情境感知信息进行有效融合和存储,提出了基于规则的多维序列模式挖掘算法MSP及其改进算法UTDMSP,MSP和UTDMSP能够从用户移动情境感知信息和交互行为中发现全局频繁和局部频繁的用户行为模式,识别用户长期保持的行为习惯和兴趣偏好,以及近期习惯和偏好的变化新趋势。基于真实数据集的实验结果表明,本文所提出的模型和算法能够有效地发现用户长期生活规律和近期偏好的变化,有助于企业开展个性化精准营销,促进情境感知服务商业模式的持续发展。(2)移动情境感知环境下的个体用户Top-N高效用行为模式挖掘方法。为了解决个体用户行为模式挖掘中缺少考虑运营模式对个体收益的影响的问题,本文以网约出租车驾驶员高效用运营行为模式挖掘为例,提出了个体用户Top-N高效用行为模式挖掘算法,结合驾驶员当前情境可以识别高预期收益的载客订单。通过对出租车历史运营数据中载客起讫点的位置坐标数据进行时空聚类,识别城市中出租车载客的时间和空间分布特征。以当前载客起点为根节点构建高效用序列树,并采用节点效用和路径效用两个剪枝策略减少候选集的产生。结合高效用序列树和实时情境构建了可动态更新的载客订单推荐算法,以提高出租车驾驶员的预期收益。真实数据集上的实验结果表明,高效用载客订单挖掘算法能够有效地识别高效用序列,可以为提高出租车驾驶员的预期收益提供决策支持。(3)移动情境感知环境下的群体用户行为模式挖掘方法。为了解决群体用户行为模式挖掘中缺少考虑群体用户行为与城市空间结构密切相关的问题,本文以城市居民通勤行为模式挖掘为例,提出了一个城市居民通勤行为模式挖掘框架,研究出租车运营轨迹蕴含的城市居民通勤行为模式以及通勤行为与城市的空间结构之间的关联性。构建了基于网格热度的密度峰值聚类算法GridH-DPC,对经网格映射后的出租车载客起点和讫点进行聚类;提出了工作居住指数,将聚类后的区域功能特征划分为居住区、中立区和工作区,分析了城市居民的通勤行为模式与城市空间结构之间的关联性;基于居民通勤距离和通勤数量将城市居民通勤划分为高频短途、高频长途、低频短途和低频长途四种模式,分析了城市居民通勤行为模式的时空特征。基于真实出租车运营数据集的实验结果表明,本文提出的分析框架、聚类算法GridH-DPC能够有效地从多维异构的出租车运营轨迹数据中挖掘出城市居民通勤行为模式,可以为城市规划和城市交通监管提供决策依据和参考。(4)移动情境感知环境下的社区用户行为模式挖掘方法。为了解决社区用户行为模式挖掘中轨迹聚类算法忽略轨迹之间的语义关系的问题,本文提出了一种基于网络社区检测的语义轨迹聚类算法STCCD,可以从网络的角度更好地度量轨迹的语义相似性,捕捉轨迹之间的局部关系和全局关系,获得较高质量的轨迹聚类效果。本文构建了一种泛化的语义相似度函数,用来度量语义轨迹之间的相似性;然后构建了相似性矩阵,再利用相似性矩阵构建网络,从而将语义轨迹转换为语义轨迹网络;最后利用社区检测算法来划分轨迹网络,得到轨迹的社区划分。真实语义轨迹数据集的数值实验结果表明,本文提出的相似性度量方法、轨迹聚类算法能够有效地捕捉语义轨迹的相似性、挖掘语义轨迹的聚类信息,发现相同兴趣爱好者社区的活动规律和兴趣偏好,识别社区用户的行为模式,可以为智慧旅游等基于社交网络的推荐提供智能决策辅助。本文针对轨迹数据的异构性、序列性、层次性、时空同步性和语义性等诸多特性,提出了涉及轨迹数据表示、相似性度量方法、效用函数、频繁序列模式、高效用模式和聚类算法等移动情境感知环境下的用户行为模式挖掘方法关键技术的解决方法。本文所获得的关于用户行为模式挖掘的研究成果可以辅助企业制定营销策略、协助政府制定政策以及提升社会服务设施智能监管等。

关键词：数据挖掘移动情境感知用户行为模式轨迹数据聚类算法

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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

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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

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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

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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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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社会网络内容访问分布与用户行为模式分析

社会网络内容访问分布与用户行为模式分析

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作者：单义中国科学院研究生院

学位级别：硕士

在以静态网页为主的Internet上，网页的访问模式基本符合Power-Law分布。Power-Law分布是Web缓存和内容分发技术的理论依据，即可以用少量的资源满足大多数访问的请求。但是随着网络的不断发展，静态网页所占比例越来越少，许多研究发... 详细信息

在以静态网页为主的Internet上，网页的访问模式基本符合Power-Law分布。Power-Law分布是Web缓存和内容分发技术的理论依据，即可以用少量的资源满足大多数访问的请求。但是随着网络的不断发展，静态网页所占比例越来越少，许多研究发现目前网络上许多资源的访问模式并不遵循Power-Law分布。在对网络上流媒体流量分析的研究发现，用户对视频文件的访问满足一种扩展的指数分布Stretched Exponential(SE)，其原因在于：1)一个多媒体文件用户最多下载一次；2)信息过滤机制使得很多内容无法推荐到个人。在这种模式下，Web缓存很难达到静态网页那样的效果。\n 随着社会网络的不断发展，网络上与个人相关的数据越来越多。与静态网页相比，个人数据反映了用户的兴趣，爱好，读者大多是个人的社会关系。我们收集了一些个人数据访问的负载，包括博客和相册，对其进行访问模式的分析，得出以下几个结论：\n ·个人社会网络站点的内容访问对于Power-Law分布的拟合优度较高。在个人社会网络站点中，全部的内容由同一个人提供因而不存在内容访问者对内容提供者的筛选问题。内容的访问分布主要受到内容本身的关注度影响因而也更符合传统的Power-Law分布规律。\n ·在社会网络站点中，视频类社会网络站点具有较高的拟合参数α因而具有较高的访问集中程度。经过分析，这种更高的访问集中程度主要源于视频类访问站点的推荐机制。\n ·社会化网络站点的内容访问分布偏离Power-Law分布的程度有所不同。从拟合有度参数直观来看，视频类站点相对博客站点更好地符合Power-Law所描述的80-20原则。\n ·在用户访问社会化网络站点中的内容时，表现出两种极端的行为模式：漫游型浏览和社会化浏览。漫游型浏览的用户对内容的提供者关注度较低，主要受内容本身驱使。社会化浏览用户的浏览行为则更多地受到内容提供者的影响。社会局部性指标定量的描述了用户的浏览特性。\n ·社会化网络站点的社会局部性对于该站点的内容访问分布有较强影响。社会局部性较高的站点更加偏离Power-Law分布。在这些站点中，用户不仅只关注内容本身的吸引力，而是更多地受到内容提供者的影响。这使得内容的访问更加均匀进而偏离80-20原则。

关键词：静态网页社会局部性内容访问用户行为模式 Power-Law分布视频文件信息过滤

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社交网络用户行为模式的分析与应用

社交网络用户行为模式的分析与应用

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作者：张洪彬电子科技大学

学位级别：硕士

随着人类社会进入互联网时代，社交网络的使用也越来越广泛，通过对社交网络用户进行分析，对于挖掘热点事件、监控网络舆情具有重要意义，但要对社交网络进行研究，最首要的是获取海量数据。与普通数据采集不同的是，社交网络的数据采... 详细信息

随着人类社会进入互联网时代，社交网络的使用也越来越广泛，通过对社交网络用户进行分析，对于挖掘热点事件、监控网络舆情具有重要意义，但要对社交网络进行研究，最首要的是获取海量数据。与普通数据采集不同的是，社交网络的数据采集需要通过真实的账号去获取采集权限。过去社交网络的数据采集大多是在短时间内使用大批量采集账号获取大量用户的历史数据，这些采集账号在任务完成之后便因为疏于管理而大部分被封停，不利于后续采集工作的持续进行。但社交网络的研究本质上是人类行为的研究，是一个长期演化的过程，这也就意味着研究应该具备长期性和延续性，不仅要研究用户的历史数据，也要不断获取新数据关注用户行为的演化情况，这就对社交网络数据的采集工作提出了更高的要求，即数据采集不再是一次性的工作，而是一项长期的基础性工作。　　社交网络垃圾用户问题从社交网络诞生之初就一直伴随至今。一方面，为了优化用户体验，各大社交网站都致力于通过检测机制对垃圾用户进行处罚，但这对社交网络数据采集工作造成了很大的困难，采集账号经常会因其低活跃性和机器性而被社交网站封停。另一方面，垃圾用户由于其身份的虚假性，对于后续研究的干扰性很大，如何从海量数据中筛选出有价值的用户也成为国内外学者共同关注的问题。　　针对这些问题，本文以推特为研究对象，在对社交网络真实用户数据进行分析的基础上做了以下几方面的工作：　　1．提出了拟人化采集账号生成方法。首先通过实际测试对采集账号登录行为进行了可用性验证，然后对正常用户的使用行为规律进行了提取和总结，从发推行为上对采集账号进行了规范化和拟人化，使得采集账号的存活率大幅提高，保障了采集工作的可持续性。　　2．提出了基于行为模式的价值用户过滤方法。该方法通过对价值用户和垃圾用户行为模式的量化提取，构建了用户分类模型，并使用支持向量机实现了基于行为模式的价值用户过滤，有效解决了采集目标中垃圾用户的干扰问题。　　3．设计并实现了推特数据采集管理系统。该系统集成了采集账号管理，数据采集管理以及价值用户的过滤三方面工作。既能实时查看采集账号状态，实现账号的流程化管理，也能对采集情况进行监控，提高采集效率，同时实现了价值用户过滤的可视化，简化了操作流程。

关键词：数据采集社交网络用户行为模式价值用户过滤

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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

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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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