高效识别用户上网行为和提高大数据准确性的研究

摘要：

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。

关键词：大数据分析、用户上网行为、AC算法

所属期刊栏目：33

分类号：TP311(计算技术、计算机技术)

资助基金：北京服装学院科学研究项目2014A-08

在线出版日期：2016-06-01（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共4页

页码：153-155,159