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Relationship between land use and user’s behavior along the street:A case study of Da Nang City,Viet Nam
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作者 Duy Thinh Do Duy Thao Do 《Frontiers of Architectural Research》 CSCD 2024年第1期144-163,共20页
Human activities on street spaces are affected by both physical and non-physical settings on streets.These two aspects are primarily impacted by land use which results in the uneven distribution of different activitie... Human activities on street spaces are affected by both physical and non-physical settings on streets.These two aspects are primarily impacted by land use which results in the uneven distribution of different activities on streets.This research investigates land use patterns and their characteristics in association to user’s behaviors.By using mixed qualitative and quantitative research methods,e.g.,place-centered behavioral map,observation,visual encounter surveys,machine learning,the relationship between user’s behavior and land use characteristics along the street is unveiled.All user behaviors along both types of streets were classified into six main categories,with 26 subcategories.The observation results show that the residential use of land along the street was transformed into the commercial use for various types of shophouses based on the resident’s ideas.There is a great correlation between land use and user’s activities.These findings give support to authorities to manage urban streets and develop a sustainable policy for improving street spaces.Further,this research contributes useful information to urban designers and planners in creating a successful street space that is appropriate for the Vietnam Community. 展开更多
关键词 Land use pattern users behavior Da Nang street space Data mining
原文传递
基于模式挖掘的用户行为异常检测算法 被引量:15
2
作者 宋海涛 韦大伟 +1 位作者 汤光明 孙怡峰 《小型微型计算机系统》 CSCD 北大核心 2016年第2期221-226,共6页
为了解决恶意终端用户行为的安全管控问题,针对用户行为的规律性、偶然性、多重复性的特点,提出一种基于模式挖掘的用户行为异常检测算法.该算法针对单个用户行为序列,包括序列模式挖掘和模式比较两个过程.序列模式挖掘应用滑动时间窗... 为了解决恶意终端用户行为的安全管控问题,针对用户行为的规律性、偶然性、多重复性的特点,提出一种基于模式挖掘的用户行为异常检测算法.该算法针对单个用户行为序列,包括序列模式挖掘和模式比较两个过程.序列模式挖掘应用滑动时间窗口界定事务策略和首项固定策略,挖掘出用户的行为模式;通过模式比较计算的相关度,综合了当前行为模式与正常行为模式相比较的连接度、匹配度两个因素,当模式比较结果处于可评判区间,便可以给出异常检测的确定性结果.实验结果表明,由本文序列模式挖掘过程获得的用户行为模式更贴合用户的实际操作情况;模式比较得到的相关度能够区分正常行为与异常行为,有效地实现用户行为的异常检测. 展开更多
关键词 序列模式 数据挖掘 单用户行为 异常检测
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用户行为异常检测在安全审计系统中的应用 被引量:13
3
作者 江伟 陈龙 王国胤 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2006年第7期1637-1639,1642,共4页
提出一种基于数据挖掘的用户行为审计方法,通过对正常审计数据进行分类预处理获取其他传统方法容易遗漏的正常模式,结合使用关联规则以及序列模式挖掘技术对用户行为进行模式挖掘,根据模式相似度比较来检测用户行为的异常。将此方法应... 提出一种基于数据挖掘的用户行为审计方法,通过对正常审计数据进行分类预处理获取其他传统方法容易遗漏的正常模式,结合使用关联规则以及序列模式挖掘技术对用户行为进行模式挖掘,根据模式相似度比较来检测用户行为的异常。将此方法应用于实际的安全审计系统,得到了较好的效果。 展开更多
关键词 安全审计 用户行为模式 数据挖掘 关联规则 序列模式
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Web日志与浏览行为结合下的用户浏览兴趣数据挖掘分析 被引量:8
4
作者 李珊 刘继超 邵芬红 《现代电子技术》 北大核心 2017年第5期22-25,共4页
针对用户浏览兴趣模式数据的收敛性和准确度不高的问题,提出一种基于Web日志与用户浏览行为结合的用户浏览兴趣模式数据挖掘模型。首先设计Web日志与用户浏览行为结合的用户浏览兴趣模式数据信息流模型,进行用户浏览兴趣模式的频繁项特... 针对用户浏览兴趣模式数据的收敛性和准确度不高的问题,提出一种基于Web日志与用户浏览行为结合的用户浏览兴趣模式数据挖掘模型。首先设计Web日志与用户浏览行为结合的用户浏览兴趣模式数据信息流模型,进行用户浏览兴趣模式的频繁项特征提取和Qo S预测;然后采用Web日志与用户浏览行为结合的行为调度模式自适应检索用户浏览网页的兴趣特征点,实现语义特征匹配,达到用户浏览兴趣模式数据挖掘的目的;最后通过仿真实验实现性能验证。结果表明,该方法的用户浏览兴趣特征点的匹配度高,数据挖掘精度得到提升,展示了优越性能。 展开更多
关键词 WEB日志 用户浏览行为 兴趣模式 数据挖掘
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基于粗糙集的Web用户行为预测研究 被引量:5
5
作者 李学俊 李龙澍 徐怡 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2008年第13期134-136,共3页
随着互联网的飞速发展和Web应用系统的广泛应用,Web挖掘得到了人们越来越多的研究。从Web日志中发现和分析出用户的有用信息的Web日志挖掘已成为研究热点。很多基于关联规则的方法已经被应用于Web挖掘中。运用基于差别矩阵的粗糙集提取... 随着互联网的飞速发展和Web应用系统的广泛应用,Web挖掘得到了人们越来越多的研究。从Web日志中发现和分析出用户的有用信息的Web日志挖掘已成为研究热点。很多基于关联规则的方法已经被应用于Web挖掘中。运用基于差别矩阵的粗糙集提取Web日志中的关联规则,并将生成的关联规则集用于用户行为的预测。实验结果说明该方法的有效性和实用性。 展开更多
关键词 粗糙集 用户行为预测 WEB日志挖掘 关联规则 差别矩阵
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一种基于Kohonen神经网络Web用户行为模式的挖掘方法 被引量:2
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作者 朱敏 段隆振 王靓明 《南昌大学学报(理科版)》 CAS 北大核心 2009年第6期591-594,共4页
根据Kohonen自组织特征映射神经网络中学习阶段的性质,对标准Kohonen神经网络进行了改进,通过选取不同的学习率和邻域函数,将学习阶段分为粗调整学习和微调整学习二个阶段,使Kohonen神经网络的训练速度和收敛效果有一定程度的提高,改善... 根据Kohonen自组织特征映射神经网络中学习阶段的性质,对标准Kohonen神经网络进行了改进,通过选取不同的学习率和邻域函数,将学习阶段分为粗调整学习和微调整学习二个阶段,使Kohonen神经网络的训练速度和收敛效果有一定程度的提高,改善了聚类效果。同时在Kohonen神经网络的输出层添加一模糊聚类层,为挖掘用户的多种兴趣提供了一种可行的方法。 展开更多
关键词 WEB挖掘 用户行为模式 聚类 KOHONEN神经网络
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基于蚁群行为的动态挖掘用户导航模式兴趣模型 被引量:2
7
作者 凌海峰 刘业政 杨善林 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2008年第17期24-26,共3页
随着电子商务的快速发展,一个越来越重要的问题是如何挖掘并预测用户的导航模式。挖掘用户的导航模式是Web使用挖掘的一项重要任务,也是产生导航推荐的基本方法。由于用户的兴趣是不断变化的,因此很难准确跟踪用户的导航模式。在提出了... 随着电子商务的快速发展,一个越来越重要的问题是如何挖掘并预测用户的导航模式。挖掘用户的导航模式是Web使用挖掘的一项重要任务,也是产生导航推荐的基本方法。由于用户的兴趣是不断变化的,因此很难准确跟踪用户的导航模式。在提出了一种蚁群模型来解决该问题。把Web用户看成是人工的蚂蚁,然后应用蚂蚁理论来指导用户在网站上的选择。首先,基于Web日志数据建立一个用户导航模型;其次,设计了一个算法,动态挖掘群体用户偏好的导航模式;最后,对真实数据集的实验结果表明该方法是有效的。 展开更多
关键词 电子商务 蚁群行为 WEB使用挖掘 群体用户导航模式
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用户行为模式挖掘问题的研究 被引量:4
8
作者 刘洪辉 吴岳芬 《计算机技术与发展》 2006年第5期50-52,55,共4页
在软件可用性测试中,分析用户行为模式是一个关键的问题。为解决具有序列长度长、以序列片断为支持度计算依据等特点的用户行为模式挖掘问题,提出了一种有效的基于前缀树的频繁事件序列扩展方法,给出了比特图索引表的构造、事件扩展、... 在软件可用性测试中,分析用户行为模式是一个关键的问题。为解决具有序列长度长、以序列片断为支持度计算依据等特点的用户行为模式挖掘问题,提出了一种有效的基于前缀树的频繁事件序列扩展方法,给出了比特图索引表的构造、事件扩展、事务扩展以及支持度计算的算法。使频繁事件序列能够简单快速地被确定。 展开更多
关键词 事件序列 序列模式挖掘 用户行为模式挖掘 数据挖掘 软件可用性
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一种用户行为模式的挖掘算法
9
作者 刘洪辉 《计算机工程》 EI CAS CSCD 北大核心 2006年第16期63-65,共3页
最大频繁事件序列挖掘是数据挖掘中重要的研究课题之一。该文提出了一种新的挖掘用户行为模式的算法。该算法采用位图索引表的数据格式,使用一种有效的基于前缀树的频繁事件序列扩展方法,结合有效的剪枝技术,明显地加速了最大频繁事件... 最大频繁事件序列挖掘是数据挖掘中重要的研究课题之一。该文提出了一种新的挖掘用户行为模式的算法。该算法采用位图索引表的数据格式,使用一种有效的基于前缀树的频繁事件序列扩展方法,结合有效的剪枝技术,明显地加速了最大频繁事件序列的生成。 展开更多
关键词 最大频繁事件序列 序列模式 用户行为模式挖掘 位图 软件可用性
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基于角色行为模式挖掘的内部威胁检测研究 被引量:9
10
作者 李殿伟 何明亮 袁方 《信息网络安全》 CSCD 2017年第3期27-32,共6页
针对信息系统内部威胁难于检测的问题,文章将访问控制与数据挖掘相结合,设计了一种基于角色行为模式挖掘的内部威胁检测模型,提出了一种基于用户角色行为准则、行为习惯与实际操作行为匹配的内部威胁预警方法。信息系统中每一个操作使... 针对信息系统内部威胁难于检测的问题,文章将访问控制与数据挖掘相结合,设计了一种基于角色行为模式挖掘的内部威胁检测模型,提出了一种基于用户角色行为准则、行为习惯与实际操作行为匹配的内部威胁预警方法。信息系统中每一个操作使用人员和运维管理人员都有自己的职责,表现在系统使用上就是各个用户都有自己所扮演的角色,而每种角色都有自己的行为准则和行为习惯。文章根据系统规范抽取角色行为准则,同时采用数据挖掘技术从系统日志和应用软件日志中提取用户行为习惯和日常操作,通过检测用户实际行为与角色行为准则和行为习惯的背离程度,实现了内部威胁预警。 展开更多
关键词 信息系统 角色 行为模式 数据挖掘 威胁检测
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数据挖掘在用户上网行为分析中的应用研究 被引量:4
11
作者 刘梦超 肖基毅 +1 位作者 陈荣 贺祥 《电脑知识与技术》 2012年第11期7409-7412,共4页
严格遵循数据挖掘的步骤,采用时间序列挖掘算法,结合微软的BI数据挖掘工具(SQL Server Business Intelligence Development Studio)对从数据堂[9]上采集的数据集进行建模,从而挖掘出在特定时间段内用户的上网行为模式和潜在的上网规律... 严格遵循数据挖掘的步骤,采用时间序列挖掘算法,结合微软的BI数据挖掘工具(SQL Server Business Intelligence Development Studio)对从数据堂[9]上采集的数据集进行建模,从而挖掘出在特定时间段内用户的上网行为模式和潜在的上网规律,对校园网络的科学管理提出了合理的建议。 展开更多
关键词 数据挖掘 用户上网行为分析 网络用户行为挖掘 网络用户行为模式 校园网用户上网行为分析
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Android应用的用户行为模式挖掘及复用方法
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作者 毛群 王微微 +2 位作者 尤枫 赵瑞莲 李征 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2022年第7期2155-2161,共7页
软件测试是保障Android应用质量的有效手段,而理解Android应用的功能作为Android测试过程的基础,旨在深入探究应用的业务逻辑并发现其功能问题,在测试中尤为重要。用户行为模式可充分辅助测试人员理解Android应用功能,从而提高测试效率... 软件测试是保障Android应用质量的有效手段,而理解Android应用的功能作为Android测试过程的基础,旨在深入探究应用的业务逻辑并发现其功能问题,在测试中尤为重要。用户行为模式可充分辅助测试人员理解Android应用功能,从而提高测试效率。基于“相似Android应用共享用户行为模式”的构想,提出一种Android应用的用户行为模式挖掘及复用方法,以降低Android应用测试成本并提高测试效率。具体而言,针对待测Android应用,从其相似Android应用挖掘出用户行为模式;然后利用基于语义的事件模糊匹配策略为待测应用寻找对应事件,并基于用户图形界面(GUI)模型的最优路径选择策略为待测应用生成目标事件序列,从而实现相似应用间的用户行为模式复用。针对三类应用的32种用户行为模式进行实验,结果表明,87.4%的行为模式可在相似Android应用上被完整复用,并且被复用的行为模式可有效覆盖待测应用中90.2%的重要状态。可见,所提方法为Android应用测试提供了有效支撑。 展开更多
关键词 ANDROID应用 Android应用测试 用户行为模式 模式挖掘 模式复用
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基于海量数据的用户点击模式识别 被引量:1
13
作者 林湘粤 张昕宇 《电信网技术》 2016年第8期58-61,共4页
移动互联网的高速发展,产生了大量的话单数据,其中蕴含的用户行为模式为移动运营商和人类信息社会的发展带来了机遇和挑战。本文介绍了基于云计算的海量数据挖掘技术下用户点击模式挖掘的过程,并分析了点击模式挖掘的结果及其带来的价值。
关键词 移动互联网 用户行为模式 先验算法 云计算 模式挖掘
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基于智能家居用户家电行为数据挖掘方法的研究
14
作者 曾健浩 陈玮 《计算机科学与技术汇刊(中英文版)》 2016年第1期40-45,共6页
本文主要工作是采用数据挖掘技术发现智能家居中用户家电行为的模式.特别地,本文采用的是每小时所使用的家电设备作为事务,使用关联规则Apriori算法,得出满足最小置信度为60%,最小支持度为20%的关联规则.使用提升度对挖掘出来的规则进... 本文主要工作是采用数据挖掘技术发现智能家居中用户家电行为的模式.特别地,本文采用的是每小时所使用的家电设备作为事务,使用关联规则Apriori算法,得出满足最小置信度为60%,最小支持度为20%的关联规则.使用提升度对挖掘出来的规则进行度量,提升度都大于1,表明挖掘出的模式是有意义的,由此分析出个体家庭的家电使用模式.本文为智能家居的系统设计提供了家电控制策略的新思路,这样可以提高智能家居系统的智能化. 展开更多
关键词 用户家电行为模式 APRIORI算法 数据挖掘
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数据驱动的移动用户行为研究框架与方法分析 被引量:26
15
作者 黄文彬 吴家辉 +1 位作者 徐山川 王军 《情报科学》 CSSCI 北大核心 2016年第7期14-20,40,共8页
随着智能设备的高度普及化,移动用户产生了海量移动数据。数据驱动的移动用户行为还原与挖掘,能够为用户提供深度个性化服务,成为数据挖掘的热点之一。相关研究的目的和方法差异较大并缺乏统一的研究框架,本文在2005-2015年间发表在国... 随着智能设备的高度普及化,移动用户产生了海量移动数据。数据驱动的移动用户行为还原与挖掘,能够为用户提供深度个性化服务,成为数据挖掘的热点之一。相关研究的目的和方法差异较大并缺乏统一的研究框架,本文在2005-2015年间发表在国内外重要期刊和会议上的相关文献中筛选出近50篇有关键影响的论文,经过系统梳理和分析,建构了数据驱动的移动用户行为研究框架,主要包括:移动数据的类型、移动用户行为模式分析、移动用户画像的建构和移动用户画像的深度应用。并且系统梳理了移动用户行为研究的方法,总结了当前研究的主要难题和研究方向。 展开更多
关键词 移动数据挖掘 移动用户行为分析 用户行为模式挖掘
原文传递
基于页面内容和会话相似的网络用户行为研究 被引量:1
16
作者 阮光册 《图书情报工作》 CSSCI 北大核心 2011年第11期121-124,共4页
网络用户行为研究大多采用Web用户日志挖掘,首先介绍Web关联规则应用的传统方法,并指出传统方法中忽略了用户兴趣这一因素研究,更多的是以网页高频出现为挖掘结果进行聚类。针对这一问题,提出一种基于Web关联规则挖掘、页面内容和会话... 网络用户行为研究大多采用Web用户日志挖掘,首先介绍Web关联规则应用的传统方法,并指出传统方法中忽略了用户兴趣这一因素研究,更多的是以网页高频出现为挖掘结果进行聚类。针对这一问题,提出一种基于Web关联规则挖掘、页面内容和会话相似度相结合的研究方法,聚类出用户频繁访问的页面组,以发现网络用户行为的规律。在案例应用中,以上海某高校学生网络行为研究为例,得出相关结论。 展开更多
关键词 Web规则挖掘 网络用户行为 聚类分析
原文传递
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