10.16791/j.cnki.sjg.2016.04.041
高效识别用户上网行为和提高大数据准确性的研究
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。
大数据分析、用户上网行为、AC算法
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TP311(计算技术、计算机技术)
北京服装学院科学研究项目2014A-08
2016-06-01(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
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