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高效识别用户上网行为和提高大数据准确性的研究  
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【英文篇名】 Research on effective recognition of user's actual click behavior to improve accuracy of large data
【下载频次】 ★★★★★
【作者】 张颖; 李艳霞; 郭新; 张海波;
【英文作者】 Zhang Ying; Li Yanxia; Guo Xin; Zhang Haibo; Computer Information Center; Beijing Institute of Fashion Technology; Information Technology Center; Tsinghua University; Laboratory Management Center; Beijing City University;
【作者单位】 北京服装学院计算机信息中心; 清华大学信息化技术中心; 北京城市学院实验室管理中心;
【文献出处】 实验技术与管理 , Experimental Technology and Management, 编辑部邮箱 2016年 04期  
期刊荣誉：中文核心期刊要目总览  ASPT来源刊  CJFD收录刊
【中文关键词】 大数据分析; 用户上网行为; AC算法;
【英文关键词】 big data analysis; user actual click behavior; AC algorithm;
【摘要】 针对网络产生的大量用户上网行为记录数据,探讨如何在海量数据中提取有用的信息,为学校领导提供决策支持和科学依据。提出了建立网络行为特征和AC算法检测模型来识别网络用户上网行为的方法,该方法通过检测模型识别服务器响应的content-type类型,判断其是否为提前预设的类型,如果是则将其标注为有效访问。实验结果表明,该方法能够有效识别用户实际点击访问网站行为,为学校大数据分析提供准确的数据来源,进而能够为学校领导者的决策提供有力的支持。
【英文摘要】 How to extract useful data from these massive amounts of data and provide support and scientific basis for the management of the school have become a problem.Therefore,the method of establishing the network behavior characteristic and using AC algorithm to detect model is proposed,which can identify the behavior of Internet users.The method identifies the content-type of the server response by the model,and judges whether the returned type is a preset type,and if so,it is marked as an effective access.Exper...
【基金】 北京服装学院科学研究项目(2014A-08)资助
【更新日期】 2016-05-19
【分类号】 TP311.13
【正文快照】 随着信息技术的不断发展,人们在享受网络带来的方便的同时,也产生了大量用户上网的行为记录,如何对用户的上网行为进行统计和分析,从这些海量的数据中提取企业和学校关心的数据,是一个比较困难的问题。现有的商业软件还无法有效识别出某个HTTP请求是由用户访问网站发起,还是在?

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