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基于时间戳间距的用户在线时长聚类方法
1
作者
叶倩
高明
+2 位作者
田亮亮
韦雨萌
刘翼
《现代电子技术》
北大核心
2024年第16期47-50,共4页
在网络用户行为分析中,以时序维度为基础,研究用户网络行为的变化趋势,提出并挖掘更多有价值的信息,可为管理或商业决策提供有力支持。为此,文中提出一种基于时间戳间距的用户在线时长聚类方法,以用户访问日志文件中时间戳之间的间距作...
在网络用户行为分析中,以时序维度为基础,研究用户网络行为的变化趋势,提出并挖掘更多有价值的信息,可为管理或商业决策提供有力支持。为此,文中提出一种基于时间戳间距的用户在线时长聚类方法,以用户访问日志文件中时间戳之间的间距作为特征,首先将获取的日志数据进行预处理,获得用户的在线时长统计;然后采用K-Means聚类算法对用户进行聚类,并使用轮廓系数对K值进行评价分析,确定聚类K值范围,准确判定用户单次访问在线时长及类型。采用真实校园网用户访问日志数据对所提方法进行评价,实验结果表明,该方法的准确度达到0.9180,精确度达到0.7685,召回率达到0.8093。
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关键词
用户在线时长
用户聚类
K-MEANS聚类算法
数据预处理
时间戳间距
轮廓系数
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职称材料
基于Web日志挖掘的网络用户行为交互式可视化分析
2
作者
刘翼
高明
+4 位作者
田亮亮
严都力
韦雨萌
李凯茵
张博欣
《延安大学学报（自然科学版）》
2023年第3期78-85,共8页
高校在校大学生用户群体的网络行为分析是一个有着普遍需求和意义的重要课题,具有丰富的现实意义与社会价值。本文提出网络用户行为交互式可视化分析方法,研究分析高校大学生用户群体网络行为的特征和兴趣。首先获取某高校真实的网络用...
高校在校大学生用户群体的网络行为分析是一个有着普遍需求和意义的重要课题,具有丰富的现实意义与社会价值。本文提出网络用户行为交互式可视化分析方法,研究分析高校大学生用户群体网络行为的特征和兴趣。首先获取某高校真实的网络用户访问日志;其次通过清洗缺省值、去重、规范化等数据预处理方法,选取日期、时间、用户账号和访问地址作为特征属性,并在数据集中标记出每个URL的主题分类和每个用户所属的学院等属性;然后从用户、主题分类、时序3个维度分析得出这些属性的分布情况,发现网络用户行为的区别和联系;最后利用ECharts交互式可视化工具展示分析结果。实验结果反映出当前大学生用户的网络行为特征及兴趣喜好,揭示了大学生用户的网络行为模式,为教学管理者的决策提供了数据支持。
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关键词
交互式可视化分析
网页日志挖掘
网络用户行为
主题分类
高校学生
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职称材料
题名
基于时间戳间距的用户在线时长聚类方法
1
作者
叶倩
高明
田亮亮
韦雨萌
刘翼
机构
延安大学教务处
延安大学数学与计算机科学学院
出处
《现代电子技术》
北大核心
2024年第16期47-50,共4页
基金
国家自然科学基金项目(62262067)
国家自然科学基金项目(61962059)
+3 种基金
陕西省教育厅自然科学专项(22JK0622)
延安市科技计划项目(2022SLGYGG-007)
陕西教育教学改革研究项目(23BY071)
延安大学教学改革重点项目(YDJGZD22-02)。
文摘
在网络用户行为分析中,以时序维度为基础,研究用户网络行为的变化趋势,提出并挖掘更多有价值的信息,可为管理或商业决策提供有力支持。为此,文中提出一种基于时间戳间距的用户在线时长聚类方法,以用户访问日志文件中时间戳之间的间距作为特征,首先将获取的日志数据进行预处理,获得用户的在线时长统计;然后采用K-Means聚类算法对用户进行聚类,并使用轮廓系数对K值进行评价分析,确定聚类K值范围,准确判定用户单次访问在线时长及类型。采用真实校园网用户访问日志数据对所提方法进行评价,实验结果表明,该方法的准确度达到0.9180,精确度达到0.7685,召回率达到0.8093。
关键词
用户在线时长
用户聚类
K-MEANS聚类算法
数据预处理
时间戳间距
轮廓系数
Keywords
user online duration
user clustering
K-Means clustering algorithm
data preprocessing
timestamp interval
silhouette coefficient
分类号
TN929.5-34 [电子电信—通信与信息系统]
TP393 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
基于Web日志挖掘的网络用户行为交互式可视化分析
2
作者
刘翼
高明
田亮亮
严都力
韦雨萌
李凯茵
张博欣
机构
延安大学数学与计算机科学学院
出处
《延安大学学报（自然科学版）》
2023年第3期78-85,共8页
基金
国家自然科学基金项目(61962059)
陕西省教育厅自然科学专项(22JK0622)
+2 种基金
延安市科技计划项目(2022SLGYGG-007)
陕西省大学生创新创业计划项目(S202010719023,S202010719099)
延安大学大学生创新创业计划项目(D2020045)。
文摘
高校在校大学生用户群体的网络行为分析是一个有着普遍需求和意义的重要课题,具有丰富的现实意义与社会价值。本文提出网络用户行为交互式可视化分析方法,研究分析高校大学生用户群体网络行为的特征和兴趣。首先获取某高校真实的网络用户访问日志;其次通过清洗缺省值、去重、规范化等数据预处理方法,选取日期、时间、用户账号和访问地址作为特征属性,并在数据集中标记出每个URL的主题分类和每个用户所属的学院等属性;然后从用户、主题分类、时序3个维度分析得出这些属性的分布情况,发现网络用户行为的区别和联系;最后利用ECharts交互式可视化工具展示分析结果。实验结果反映出当前大学生用户的网络行为特征及兴趣喜好,揭示了大学生用户的网络行为模式,为教学管理者的决策提供了数据支持。
关键词
交互式可视化分析
网页日志挖掘
网络用户行为
主题分类
高校学生
Keywords
interactive visual analysis
Web log mining
network user behavior
topic classification
college students
分类号
TP393 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于时间戳间距的用户在线时长聚类方法
叶倩
高明
田亮亮
韦雨萌
刘翼
《现代电子技术》
北大核心
2024
0
在线阅读
下载PDF
职称材料
2
基于Web日志挖掘的网络用户行为交互式可视化分析
刘翼
高明
田亮亮
严都力
韦雨萌
李凯茵
张博欣
《延安大学学报（自然科学版）》
2023
0
在线阅读
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职称材料
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