WEB用户

作品数：142被引量：468H指数：11
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融合知识图谱关联检索的Web用户访问行为预测
《计算机仿真》2023年第10期496-500,共5页赵慧 
挖掘网络用户在线行为规律、深入分析和预测访问行为信息能够提升网络安全、资源推荐精度。虽然用户访问存在一定规律性,但是随机性也是较为显著的特征,且考虑到访问数据的不完整性和错误概率,Web用户访问行为预测具有较大难度。为此,...
关键词：用户访问行为 数据清洗 特征提取 知识图谱 聚类算法 
一种改进的Web用户浏览偏爱模式挖掘算法被引量：1
《计算机时代》2021年第8期47-50,共4页宁建飞 
广西多源信息挖掘与安全重点实验室开放基金项目(MIMS20-05)。
通过给出页面层次的概念,充分考虑用户在页面上的浏览时间以及在路径选择上表现出来的浏览偏爱,结合Web站点的结构层次特征,提出了一种改进的Web用户浏览偏爱模式挖掘算法。通过具体的事例和试验数据证明,新的模型能够更准确地寻找用户...
关键词：WEB用户 浏览偏爱 访问事务集 模式挖掘 
Web用户异常行为检测的优化研究
《辽宁大学学报（自然科学版）》2021年第1期74-81,共8页王青松 李菲 
国家自然科学基金项目(61802160)。
为了优化对于Web日志记录的用户异常行为的检测能力,提出一种基于决策树算法的Web用户异常行为检测算法.从给定已有标签的数据集中,根据Relief-F算法来度量特征,引进混淆矩阵的概念选择合适的阈值ε,选取比阈值大的统计量分量,其所对应...
关键词：异常行为检测 Relief-F算法 决策树模型 混淆矩阵 
基于深度学习的Web用户界面代码生成技术研究被引量：1
《科学技术创新》2020年第14期82-83,共2页张玮 
廊坊市科技技术研究与发展计划项目研究成果,项目名称《基于深度学习的软件代码生成技术研究》,项目编号:2018011041
随着深度学习的不断发展,特别是CNN网络在图像识别领域的卓越表现,这使得利用编码器-解码器结构的模型将图形用户界面转换为对应的代码序列成为可能。由于描述Web用户界面(Web UI)常用HTML(Hypertext Marked Language)语言,因此有学者采...
关键词：WEB用户界面 深度学习 代码生成 HTML 编码器-解码器 
基于Web日志的用户行为相似度的业务流分析方法被引量：1
《长江大学学报（自然科学版）》2018年第5期69-74,共6页贾小贝 方欢 
国家自然科学基金项目(61472003;61272153;61340003;61402011;61572035);安徽省教育厅高等学校自然科学研究重点项目(KJ2014A067;KJ2016A208);安徽省自然科学基金项目(1608085QF149);淮南市科技计划项目(2016A23)
行为相似性度量及评价方法是业务流相关研究领域的热点问题,同时也是很多数据挖掘任务如分块、聚类算法的核心内容,构成了一些业务流程模型优化与重建的基础。已有的研究成果大都将相似性度量转换为集合的交集运算,但是忽视了信息流的...
关键词：相似度 事件日志 聚类 Web用户网络日志业务 
基于机器学习的Web用户行为认证被引量：5
《网络与信息安全学报》2018年第1期45-51,共7页毋泽南 田立勤 王志刚 
国家自然科学基金资助项目(No.61472137);中央高校基本科研业务费基金资助项目(No.3142015022;No.3142017053);青海省重点研发;应用基础研究基金资助项目(No.2016-SF-130;No.2017-ZJ-752);河北省物联网监控工程技术研究中心基金资助项目(No.3142016020);青海省物联网重点实验室基金资助项目(No.2017-ZJ-Y21)~~
针对Web用户信息的安全问题,结合机器学习的方法,对用户行为进行分析和认证。首先通过主成分分析法对原始数据集做降维处理,然后利用SVM算法,让计算机对历史用户行为证据进行学习,得到一个判别用户身份的模型。实际应用和理论分析表明,...
关键词：信息安全 用户行为认证 支持向量机 主成分分析 
基于多重特征的双层Web用户聚类方法被引量：1
《计算机应用研究》2018年第1期93-96,共4页王钊 樊钊 
国家自然科学基金资助项目(61273297)
通过对Web日志的聚类分析,可以发现用户的群体特征,甚至可以预测用户将来的访问模式,进而为不同的用户群提供个性化服务。针对现有方法的一般缺陷,包括特征选择单一无法充分体现用户兴趣偏好和传统Hierarchical算法在用户聚类时存在的...
关键词：WEB日志 多重特征 聚类方法 用户相似性度量 
基于兴趣度的Web访问用户关联规则挖掘被引量：8
《计算机工程与设计》2017年第4期852-856,975,共6页李昌兵 凌永亮 汪尔晶 
国家自然科学基金项目(60905066);重庆邮电大学自然科学基金项目(A2009-03);电子商务与现代物流重庆市高校市级重点实验室重点基金项目(ECML201403)
传统关联规则算法中事务扫描的重复性以及最小支持度设定的不可靠性会导致计算最大频繁集运行效率低并产生大量冗余的、无趣的规则问题,提出一种改进的Apriori关联规则挖掘算法。对候选项目进行约减,引入兴趣度测量因子对提取的关联规...
关键词：WEB使用挖掘 WEB用户 APRIORI算法 兴趣度 行为分析 
权重均衡优化的Web用户行为的信任评估被引量：6
《北京邮电大学学报》2016年第6期99-103,130,共6页田立勤 李君建 毋泽南 
国家自然科学基金项目(61472137);中央高校基本科研业务费专项项目(3142015022);河北省物联网数据采集与处理工程中心;青海省物联网重点实验室建设项目;河北省重点研发计划项目(16273904D);青海省重点研发项目(2016-SF-130)
针对Web用户信息的安全问题,提出了一种主客观相结合的用户行为信任评估模型.通过熵权法确定客观权重,通过层次分析法确定主观权重,进一步得到优化的集成权重.通过引入基于滑动窗口的长期量化评估机制和对不同类型证据的无量纲化处理,...
关键词：用户行为信任评估 集成权重 滑动窗口 
基于马尔科夫模型和贝叶斯定理的Web用户浏览行为预测模型被引量：3
《东北大学学报（自然科学版）》2016年第6期775-779,799,共6页毕猛 侯林 倪盼 周福才 
国家科技重大专项(2013ZX03002006);辽宁省科技攻关项目(2013217004);辽宁省博士启动基金资助项目(20141012);沈阳市科技计划项目(F14-231-1-08);中央高校基本科研业务费专项资金资助项目(N130317002)
对用户的Web浏览行为进行分析,既可以使用户减少等待时间,同时也能减轻网络负载.依据Web网站的层次结构特点,首先设计了基于Hash表的反向索引结构来提高数据的预处理速度;在此基础上,利用分层思想构建了基于马尔科夫模型和贝叶斯定理的...
关键词：WEB站点 用户浏览行为预测 马尔科夫模型 贝叶斯定理 
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