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题名高效识别用户上网行为和提高大数据准确性的研究
被引量：2
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作者
张颖
李艳霞
郭新
张海波
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机构
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
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出处
《实验技术与管理》
CAS
北大核心
2016年第4期153-155,159,共4页
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基金
北京服装学院科学研究项目(2014A-08)资助
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文摘
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。
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关键词
大数据分析
用户上网行为
AC算法
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Keywords
big data analysis
user actual click behavior
AC algorithm
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分类号
TP311
[自动化与计算机技术—计算机软件与理论]
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