赵丙秀

DOI：10.16644/j.cnki.cn33-1094/tp.2016.02.014

摘  要： 针对网络运营商所关心的用户行为分析问题，探讨如何对网络用户的行为进行分析， 提出了一种用户行为分析分类的模型。首先根据关键字的关联性进行聚类分析，通过关键字被用户检索或浏览的次数对用户进行分类，然后在此基础上提出了加速算法和半衰期的概念，全面地阐述和分析了用户行为分析的总体框架。

关键词： 用户行为分析; 聚类算法; 关联性; 加速算法

中图分类号：TP393.4          文献标志码：A     文章编号：1006-8228（2016）02-46-03

Research on user behavior analysis and classification model

Zhao Bingxiu1，2

（1. Wuhan Vocational College of Software and Engineering， Wuhan， Hubei 430205， China; 2. The Open University of Wuhan）

Abstract： In this paper， the problems of user behavior analysis of network operators and how to analyze the behavior of network users are discussed， and a model of user behavior analysis and classification is put forward. The cluster analysis is performed according to the correlation of the key words， users are classified by the number of the keyword searched or browsed by the user， and then the concepts of acceleration algorithm and half-life are put forward to comprehensively expound and analyze the general framework of user behavior analysis.

Key words： user behavior analysis; clustering algorithm; correlation; acceleration algorithm

0 引言

随着互联网络的迅猛发展，以信息获取、交流沟通类为主的基础网络服务正逐渐发展为以休闲娱乐、电子服务、电子商务三大类服务为主的网络服务。与此同时，商业网站等赢利性站点需要分析用户的行为及爱好来提供更满意的服务使得其利润最大化，这与提高网站服务的效率和个性化程度密切相关;政府、科研机构等非赢利性的网站也需要通过分析用户构成与其网络行为上的特点来构建科学的决策支持系统。在国内，由于网络的连通性和拓扑结构，用户的数据包信息是可以通过分光器获得，服务的提供商可以通过对此分析而得到用户行为分析的基本数据。

1 模型的假设

用户行为分析依据的选取：用户在搜索引擎上查找的关键字和其浏览的网页均可作为用户行为分析的依据。我们可以把用户查找的关键字和其浏览网页标题的分词作为用户感兴趣的信息，关键词的数目是庞大的，同时很多关键字之间存在相关性，可以定性的将所有的关键字按照其相关程度划分为几十个类别，从而方便对用户的行为进行分析。……