网络游戏中大数据分析与用户行为模式挖掘研究

随着网络游戏产业的蓬勃发展,网络游戏公司积累了海量的用户行为数据。有效分析这些数据并挖掘用户行为模式,对于优化网络游戏设计和提供个性化服务具有重要意义。本文梳理了网络游戏用户行为数据分析的相关研究现状,重点介绍了几种常用的用户行为模式挖掘方法。这些方法包括基于关联规则的挖掘方法(如Apriori算法和FP-Growth算法)、基于聚类分析的挖掘方法(如K-Means算法)、基于序列模式的挖掘方法(如PrefixSpan算法),以及基于深度学习的挖掘方法(如RNN和CNN)。此外,本文介绍了网络游戏用户行为数据的采集、存储和预处理技术,以及用户行为特征工程的相关内容。通过系统性地探讨网络游戏用户行为分析和模式挖掘的各个环节,以期为深入理解网络游戏用户行为、提升网络游戏运营水平提供参考。

立德树人理念下用户行为对高校图书馆服务育人模式的影响

文章运用文献分析法,结合用户行为数据、图书馆业务数据,使用SPSS 26等统计软件,分析图书馆用户行为特点及变化趋势,总结用户行为对图书馆服务育人模式的影响,在此基础上提出立德树人理念下高校图书馆服务育人模式创新的建议。

Web用户行为模式挖掘研究

随着互联网的飞速发展,互联网和人们日常的生活、工作、学习等各方面的结合越来越紧密,为使互联网更好的服务于用户(通过Web个性化服务等方式),首先需要了解用户使用互联网的规律性特点,基于Web日志的Web用户行为模式挖掘能解决此问题。目前,Web用户行为模式挖掘仍然是一个新兴的研究领域,其中包含若干需要解决的问题。针对这些问题,在该领域已开展了大量的研究工作。从模式挖掘合理性、模式挖掘结构体系、模式挖掘过程三个方面对Web用户行为模式挖掘中关键问题的研究现状进行了介绍:Web日志中包含了用户访问互联网的一些规律性特征,这些特征可通过Web用户行为模式挖掘的方法得到;为改进模式挖掘、应用的效果,可以采用改进的挖掘结构比如结合内容、结构挖掘的整合结构;Web用户行为模式挖掘过程分为数据预处理、模式挖掘、模式应用三个阶段,这是一个正在发展的研究领域。

网格化服务模式下的电力用户行为数据分析方法

在网格化服务模式下,电力用户行为数据的多样性和实时性对数据采集、存储和分析提出了严峻挑战。本文探讨了电力用户行为数据的复杂特性,并分析了智能电表、物联网设备在数据采集中的应用,着重讨论了NoSQL数据库和分布式数据采集平台在高并发、大规模数据存储中的技术优势。结合关联规则挖掘、聚类分析和时间序列预测等数据分析方法,深入挖掘了电力用户行为模式,提出了针对不同用户群体的服务优化策略,旨在提升电力资源调度的精准性和电力公司的运营效率。

基于码流分离与统计的小区用户行为模式识别

对移动通信小区用户的侦察与管控是保证电磁空间安全和正常通信秩序的必要手段。针对目前面向第5代(5G)移动通信侦察无法在用户级别进行精准分析的现状,提出了基于码流分离和统计的小区用户行为模式识别方法。通过通信侦察处理,不仅能够获得基础的系统信令信息,还可以截获、分析用户级别特定的信令与身份信息。根据用户的身份信息和控制信息,通过解调、解扰、解码得到终端的上下行业务码流,并从统计角度获得其流量图。在此基础上,利用深度学习模型进行迁移学习,识别其行为是通话、短信还是上网,从统计学意义上完成小区用户的行为模式识别。经过实际侦察实验验证,识别正确率达到了87.50%,为移动通信用户的精准侦察与管控相关研究奠定了重要基础。

一种基于Kohonen神经网络Web用户行为模式的挖掘方法

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。

基于行为模式的用户声誉度量方法研究

在线评级系统由于水军和恶意打分者的存在而无法对物品给出客观评价,因此,建立一个基于打分行为的声誉度量模型对于在线评级系统的健康发展至关重要。现有的用户声誉度量方法仅依靠用户评分和商品质量之间的差异进行计算,忽略了用户的行为模式。将用户的评分偏差和行为模式相结合,提出了一种新的声誉度量方法,该方法不仅考虑了用户打分频率的极值,还考虑了用户打分总次数。在两个实证数据集上的实验结果表明,新方法对随机打分的识别准确率相较于经典算法最高可以提高17%,对于解决冷启动和鲁棒性问题具有更好的表现。

基于数据挖掘的冷库开门行为模式分析与能耗预测

本文以某冷库运行数据为支撑,对海量数据进行了预处理,获取了冷库在不同时间段内的单次开门持续时长、上中下旬库门总开启时长、总开启次数以及冷风机开启情况、冷冻库内温度等数据,并对这些数据进行探索性分析发现其中的规律,明确了冷库开门的行为特征以及关联温度的变化情况。在这一基础上,利用数据挖掘技术提取了冷库开门行为的典型模式,以及各种开门行为模式与库内温度的关系。最后,采用MLP神经算法模型构建了冷库能耗预测模型,为冷库能耗的准确预测提供了支持。

一种新的Web用户行为模式挖掘算法的研究

从Web日志文件中挖掘出用户行为模式,是所有Web站点管理者的迫切需要,但由于web日志数据量大,存有大量的干扰和不完整的数据,导致无法准确的抽取出用户行为的模式,。小环境无监督聚类算法适合挖掘具有噪音和不完整数据的大量数据集,但它是基于欧几里德空间的二维模型,数据表示不直观。我们对UNC进行改进,提出了具有层次结构的UNC(简称L-UNC)。性能测试实验证明,该模型具有较好的整体性能。

用户决策行为分析模型的护理管理模式用于中青年急性心肌梗死患者行经皮冠脉介入术后的效果

目的 探讨基于用户决策行为分析模型(AISAS)的护理管理模式应用于中青年急性心肌梗死(AMI)患者行经皮冠脉介入术(PCI)后的效果。方法 将无锡市第五人民医院及无锡市第二人民医院于2019年1月至2021年12月期间收治的108例中青年AMI行PCI术后患者纳入研究,按随机数字表法分为对照组与观察组,每组54例。对照组患者在术后行早期个性化护理干预,观察组在对照组干预方法基础上采用基于AISAS的护理管理模式,观察2组的心功能、心血管不良事件及不舒适情况。结果 干预1个月、3个月和6个月后,2组的左室舒张末期容积(LVEDV)均小于干预前(P均<0.05),观察组均小于同期对照组(P均<0.05),2组的左室射血分数(LVEF)均大于干预前(P均<0.05),观察组均大于同期对照组(P均<0.05)。观察组的心血管事件和不舒适情况总发生率均低于对照组(P均<0.05)。结论 基于AISAS的护理管理模式可显著减轻中青年AMI行PCI后患者的不舒适状况,改善其心功能,并降低心血管不良事件的发生率。

基于模式挖掘的用户行为异常检测

行为模式通常反映了用户的身份和习惯 ,该文阐述了针对 Telnet会话中用户执行的 shell命令 ,利用数据挖掘中的关联分析和序列挖掘技术对用户行为进行模式挖掘的方法 ,分析了传统的相关函数法在应用于序列模式比较时的不足 ,提出了基于递归式相关函数的模式比较算法 ,根据用户历史行为模式和当前行为模式的比较相似度来检测用户行为中的异常 。

基于模式挖掘的用户行为异常检测算法

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.

Web用户行为模式挖掘及其在E-Learning系统中的应用

Web用户行为模式挖掘是在Web日志挖掘基础上的应用研究,是以网络日志为研究对象,从用户的访问记录中提取感兴趣内容的挖掘模式。E-Learning是指通过因特网或其它数字化内容进行的学习与教学活动。从Web用户行为模式挖掘方法及流程入手,对该方法进行了详细的阐述。将这些方法运用到E-Learning系统中,构建出一种基于Web用户访问模式挖掘的模型,实现从E-Learning系统的日志文件中挖掘出有用的数据,这些数据可为教育决策和教育教学优化提供信息和知识服务。

面向邮件网络事件检测的用户行为模式挖掘

挖掘邮件网络通信中的用户行为模式并分析其演变过程对于检测数据泄漏、内部威胁等工作都有着重要指导意义.已有的邮件网络用户行为模式挖掘方法可大致分为两大类:基于邮件内容和基于网络结构.基于邮件内容的挖掘方法存在侵犯用户隐私或者因加密导致无法获得邮件内容等诸多局限性;基于网络结构的挖掘方法常把邮件网络视为是一个完整的网络,而忽略了组织外部邮箱间通信信息存在的缺失,使得提取某些特征时出现偏差,从而会影响到结论的准确性.文中将邮件网络分为两部分:域内通信网络和有连接缺失的域外通信网络,分析了域内通信和域外通信信息完整性的差异,分别提取了其各自的结构特征和职能特征.通过引入模元的概念,将常见的二元对应关系(特征-模式)转化为三元对应关系(特征-模元-模式),并从模元的角度来对用户模式进行统一描述.文中的工作有助于对用户行为模式的理解与对比,同时又具有降维的作用.在Enron邮件数据集上的实验结果表明文中方法将用户行为模式更加简洁地表示出来,并且能够通过分析用户行为模式的变化来直观地定位事件的发生.

用户日常频繁行为模式挖掘

针对如何在智能手机上高效准确地进行用户日常频繁行为模式挖掘问题展开研究。提出一个基于智能手机的用户日常频繁行为模式挖掘框架;为了减少用来挖掘的上下文篮子的数量、提高挖掘效率,提出一个动态的滑动窗口算法,进而提出一个将上下文出现的频率和持续时间有机地结合起来的加权模式挖掘算法;在此基础上,基于为期6周21个用户的上下文数据,对所提出的挖掘框架和算法进行实验验证,结果表明,所提出的框架和频繁模式挖掘算法可以高效地在资源有限的智能手机上运行,而且能够挖掘出反映用户生活方式的日常频繁行为模式;从两个纬度对用户日常频繁行为模式进行可视化,以可视化方式对用户在不同地方和不同时段的行为模式进行展现,从而方便用户随时了解其日常行为模式。

直播平台销售模式与用户行为分析

网上消费作为现代生活中的一部分,近年来呈现不同的形式。直播带货目前主要包括明星直播带货、网红直播带货、明星和网红合作直播带货以及店铺商家直播带货四大类。日常生活中人们更为关注的是明星直播带货以及网红直播带货,针对不同直播带货主体,他们的粉丝群体、带货品牌、产品成交量、消费者使用情况等都存在一定的差别,消费者在不同的场景下购买欲望以及消费需求是不一样的。本文通过对明星抖音、快手以及淘宝三个平台与用户行为进行比较,对明星直播平台销售模式进行了分析并得出了用户对直播带货产品的质量更为看重、更加依赖于网红直播带货等结论,对直播平台出现的问题提出了主播带货需更加清晰定位、规范平台直播带货机制等解决对策。

基于蚁群行为的动态挖掘用户导航模式兴趣模型

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。

基于过程挖掘的在线学习行为时序模式分析方法研究

在线学习行为的时序模式反映了在线学习行为随时间动态变化的规律,对于理解在线学习过程、设计有效的干预措施具有重要作用。目前,研究者主要采用滞后序列分析来探索在线学习行为的时序模式,但这种方法通常揭示不同在线学习行为之间的依赖性,由此推出在线学习行为时序模式不够准确,且难以对不同的时序模式进行量化比较。针对上述问题,文章将过程挖掘技术引入在线学习行为时序模式研究,提出了一个基于过程挖掘的在线学习行为时序模式分析方法,并据此开展了一项案例研究。研究发现:在一个主题单元期间,中途弃学者和持续学习者的在线学习行为时序模式并无显著差异,但是,在整个课程期间,持续学习者在时间与精力分配上与中途弃学者存在差异,表现出了更强的自我调节能力。

基于超图聚类的用户行为模式挖掘

为解决代理服务器端用户行为日志的高维特征,提出一种基于超图模型的Web会话聚类方法。该方法利用页面归约和隐含在会话中的时间等统计信息描述会话,并在此基础上利用基于关联规则的超图对用户会话进行聚类,可以在较高层次上发现代理服务器端的用户行为模式。实验结果表明,该方法可以在大型的代理日志文件集中挖掘出有意义的用户行为模式,有效揭示用户的行为规律。

基于序列模式挖掘的图书馆用户借阅行为分析

文章针对图书馆用户借阅事务中存在的序列特征,提出一种基于矩阵方式的序列模式挖掘算法,以有效获取用户借阅行为时序关系的模式。采用某高校图书馆用户借阅事务数据,通过探讨和研究序列模式挖掘,将矩阵算法应用于图书馆用户行为模式的分析,从所得序列模式中获取服务启示以帮助改进和完善图书馆用户服务质量。通过一个实例分析验证了该方法的可行性和有效性,所得结果在图书馆信息服务中具有一定的应用价值,且为图书馆的信息管理与个性化服务工作提供了进一步的科学依据。