用戶網絡訪問行為的預測研究.pdf

1、隨著Web2.0技術的推廣應用，涌現出各類在線社交網站。借助這些社交網站，用戶可以分享內容、表達觀點、建立私密關系等，因而社交網站對豐富人們的情感、文化和娛樂等需求起到了很好的作用。與此同時，用戶在社交網站上也留下大量的行為痕跡?；谶@些行為信息，挖掘用戶在線行為規(guī)律，預測用戶在線行為，對輿情分析、網絡安全、社會安全、信息推薦和商品營銷等領域都具有極其重要的意義。
　　本畢業(yè)論文就是要利用某高校用戶對社交網絡的訪問數據，分析用戶的

2、社交網絡訪問行為特性并揭示用戶在線行為背后的內在機理。具體研究工作及貢獻包括:
　　(1)基于個體層面和群體層面分析了用戶連續(xù)兩次在線訪問行為之間的時間間隔分布，研究了用戶時間間隔序列的相關性和活躍性等特征，并揭示了其背后的內在機制;
　　(2)分析了用戶訪問行為中的記憶特性，發(fā)現用戶的在線行為具有較強的短記憶性，其分布服從高斯分布。并據此建立了馬爾科夫過程模型，用于解釋用戶訪問行為中的記憶特性;
　　(3)基于上述所