用户在线行为的记忆性研究

摘要

用户在线行为的记忆性研究有助于揭示用户在线行为特性,构建更准确的在线行为预测模式,对基于在线行为的网络安全防御和信息推荐都具有重要的意义.基于收集的某高校网关日志数据,首先分析了用户在线行为中的记忆特性.研究发现用户的在线行为具有较强的记忆性,其分布服从高斯分布.其次,定义了用户在线行为的记忆长度,统计发现其在个体水平和群体水平上都呈现幂律分布,表明用户的在线行为存在长期记忆.据此建立了马尔科夫过程模型,仿真重现了用户上网行为的记忆性特征.研究结果表明用户的在线行为不仅具有记忆性,而且这种记忆性可以为用户在线行为模式的构建提供指导.