褚衍杰，徐正国

(盲信号处理重点实验室，成都610041)

1 引言

在第二次世界大战期间，由于战争中快速搜索对方运动目标的需要，George Kimball、Bernard Koopman等人创立了最优搜索理论，并逐渐在犯罪学、矿藏勘探、市场调查、网络信息处理等领域得到了深入研究[1]。

最优搜索理论是关于如何以一种“最佳”的方式寻找某个事先已确定的对象(搜索目标)的理论。最优搜索问题的3个基本要素即目标位置概率分布函数、探测函数、代价函数从模型的角度来讲分别对应了目标初始概率密度、目标探测模型以及搜索资源模型。利用这些模型可以针对静止或运动目标的搜索问题展开研究，例如文献[2]研究了一维随机恒速运动目标的搜索问题，文献[3－4]将静止目标的搜索方法应用到网络信息处理领域，分别研究特定信息搜索和入侵检测问题。

网络用户的浏览行为、通信行为、入侵行为等都受到作息时间、个人行为习惯、入侵方法等的限制，从而在网络数据上反应出一定的规律，例如文献[5]对用户信息查找行为的规律进行了分析，文献[6－7]将行为规律应用到异常检测和入侵检测领域，而以最优搜索为代表的众多优化搜索策略的方法，利用了目标的概率分布，但未对目标的行为规律进行进一步的探讨。

本文从网络数据中分析目标出现的规律，建立其行为规律模型，结合最优搜索理论提出基于行为规律的搜索资源分配算法，解决搜索多长时间和从何时开始搜索的问题，并通过网站关键词的实验证明了算法能够有效提高目标搜索的效率。……