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1.
从网络应用特征和NetFlow流量监测的角度,对宏观网络行为进行了分析,在此基础上设计了基于策略定制的网络行为分析系统,为网络发展规划提出了一种有效的决策分析解决方案.  相似文献   
2.
随着p2p VoD业务的快速增长,用户行为对整个系统性能的影响也越来越明显.掌握用户行为特点对提高p2p网络带宽利用率、优化资源替代算法、调整服务器带宽分配策略等一系列问题有重要的指导意义.本文通过分析实测VoD系统中的用户日志数据,建立了数学模型描述用户观看行为.仿真结果表明,该模型能够较为准确的反映用户行为的统计特征,较为全面地刻画出整个VoD系统中用户行为的基本规律,为进一步研究VoD系统的服务性能提供了理论依据.  相似文献   
3.
研究电子图书的发展对提高图书馆服务质量发挥着重要作用. 采用问卷调查法,分析了电子图书用户的基本情况和用户对电子图书的使用意愿,探讨了电子图书使用中的优缺点.  相似文献   
4.
微博,是当前重要的社会信息传播平台之一,具有易操作、传播快等特点,人们可以通过微博直接快速地表达对突发事件、公众人物、热门产品等的观点.为了利用海量微博信息,需要综合多种分析方法挖掘其潜在价值.综述了当前微博分析领域的研究现状,提出了自主研发的微博分析系统,探讨了未来微博分析的研究方向.首先,介绍了微博分析的主要技术方法,包括利用微博开放平台和利用网络爬虫技术.利用微博提供的开放接口,可以方便快捷地获取微博信息,如微博内容、用户评论、用户个人详情、粉丝数、关注数等.但也存在诸多限制,如每小时只能抓取有限次数、微博平台并不开放所有信息资源等.利用网络爬虫技术可以获取更多信息,如基于全网的网络爬虫的信息采集技术可以覆盖更广的范围,基于主题的网络爬虫的信息采集技术可以选择性爬取预先设定的主题等.其次,介绍了目前微博分析的热点问题,包括微博用户行为和微博内容两方面.微博用户行为分析包括:1)传播网络研究,利用Gephi等可视化工具,呈现出微博在传播过程中的传播路径、传播范围、关键转发节点等信息,可用于预测未来传播情况;2)传播因素研究,通过分析用户行为,揭示信息传播的可能原因;3)用户影响力分析,不同学者给出不同的度量方法,而要精准地评价用户影响力需要综合考虑多方面因素,如粉丝数、转发数、被提及数、回复、社会关系等.关于微博内容的分析包括:1)微博文本预处理,包括分词和去停用词2个步骤;2)微博热点话题发现,常用方法包括 基于词频的统计方法和文本聚类方法,这两种方法都有利于提高发现热点话题的效果,但没有考虑到话题动态演变的特性;3)情感分析,也被称为观点挖掘,一直是微博研究领域的热点问题,可以利用微博表情图片抽取情感词,并结合构建语义词典和机器学习的方法对微博进行情感分类,最终判断微博情感极性,可用于舆情监控、商业预测和产品选择等方面.再次,提出了自主研发的微博分析系统——阅微,重点介绍了其情感分析、地域分布和传播图3个模块.情感分析模块,基于情感词典的方法对用户的评论内容进行情感分类;地域分布模块,提取参与用户的地理位置信息并加以统计分析,呈现出微博传播在全国范围内的分布情况;传播图模块,利用可视化手段展现微博信息的传播扩散情况,如转发关系、转发层级、转发范围等情况.最后,归纳全文,从技术和应用2个方面归纳微博分析的挑战问题:可从技术上突破微博接口资源限制,提高微博分析的效率和精准度;同时从微博应用方面发展事件监控、管理和商业方面的应用.  相似文献   
5.
针对传统信令监测系统数据业务识别度低、统计能力不强等问题,在传统的监测系统基础上,提出了一种采用网络爬虫(web crawler)技术和深度包检测(deep packet inspection,DPI)技术的LTE网络用户行为分析系统。该系统对应用层业务内容进行精细化识别,进一步分析了移动互联网的用户行为特征。经现网测试验证,设计的用户行为分析系统达到了预期的效果,对移动互联网用户行为分析、精准化营销领域具有推广意义。  相似文献   
6.
在移动互联网用户行为分析系统中,为了使深度包检测(deep packet inspection,DPI)进行有效地数据匹配,对用户行为进行更深层次的分析,达到不仅能识别出业务网站类型而且还识别出业务网站访问具体内容的目标,设计出一种能进行具体内容级别上特征爬取和提炼的爬虫模块.针对特定业务网站,考虑广义爬取对技术和存储要求高的缺点以及针对某一行业的爬虫系统得到数据有限的不足,设计并实现了一种基于特定页面分析的聚焦爬虫模块.该爬虫模块采用模块化的思想,使用多线程多任务,精确高效地爬取特定业务网站信息,为DPI匹配提供数据支持.经过测试验证,该爬虫模块达到了预期的要求,可维护性、可扩展性和实时性强,满足移动互联网用户行为分析系统对特征数据提取的需求.  相似文献   
7.
在分析网络水军灌水行为的基础上,提出一种网络论坛水军账号快速检测算法.该算法包含3步:首先通过统计分析网络论坛单日回帖情况,确定可疑区间;然后根据用户单日回复行为构建用户协作网络,并依据删减后的用户协作网络的聚类情况确定高可疑时段;最后通过高可疑用户的回帖时间特征分析判定其是否为网络水军.该算法采用“层层逼近”的策略,分3次排除正常用户和数据,不断缩小计算范围,具有计算量小、计算速度快的特点.利用该算法对“新浪网—娱乐论坛—影视世界版块—影行天下子版块”2010年全年的数据进行分析,实验结果表明,该算法不仅能有效发现网络论坛的单个水军账号,还能发现网络水军军团账号并确定炒作内容,准确率高.  相似文献   
8.
学习资源的逻辑与物理组织是移动环境中决定移动学习应用质量和应用深度的关键问题.在介绍了移动学习及其特点和移动学习资源研究基础上,重点分析了移动学习资源组织关键技术,包括移动学习用户行为感知、移动学习资源语义组织及移动学习资源的存储优化.最后提出了面向移动学习的学习资源组织技术问题,并对未来研究方向和需要重点解决的关键技术进行展望.  相似文献   
9.
提出了一种基于OPAC日志的用户行为分析方法,介绍了这种方法在"短缺书目发现"和"复本数量确定"等馆藏优化方面的成功应用,在此基础上,指出用户行为分析是一种让图书馆深度了解用户需求,进而提高读者信息需求满足率的重要途径。  相似文献   
10.
大数据时代的数据分析影响着我们的生活和学习,也影响着图书馆的发展。阐述了大数据及用户行为研究现状,分析了大数据时代的用户行为,指出大数据时代的用户行为分析从取样到数据接受和数据分析都发生了根本的变化,同时指出了用户行为分析中存在的不足。  相似文献   
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