吴清强，鲍彬彬

（厦门大学软件学院，厦门 361005）

用户行为可靠性评价综合框架*

吴清强，鲍彬彬

（厦门大学软件学院，厦门 361005）

用户行为可靠性评价对于网络服务的发展具有重要作用，已有研究分别从概率统计、用户意图、用户行为模式以及数据挖掘等角度对其进行广泛研究。本文在定义网络用户行为的可靠性评价基础上，梳理现有算法和模型，针对现有评价模型存在的问题，提出一种包括用户行为数据收集层、用户行为划分层、用户行为模式训练层、不可靠用户行为鉴别层以及用户行为管理与控制层的用户行为可靠性评价综合模型框架，能够在一定程度上解决用户行为可靠性评价中的恶意机器人问题。

用户行为可靠性；可靠性评价；可信用户行为

1 引言

随着计算机技术发展,互联网在人们生活中越来越普及,分析用户网络行为,挖掘用户行为规律具有重要意义。然而,在开放的网络环境中,用户行为数据的获取通常伴随网络用户非正常行为所产生的异常、恶意和噪声数据(这些异常数据大部分来自爬虫机器人),影响用户行为模型构建及其可靠性评估。由于检索引擎的需要(如百度和谷歌等,主要是为用户提供更好的检索服务),因此现实中会有大量爬虫机器人;但其中也存在大量恶意机器人,其目的是复制整个网站或从网站下载有价值信息以谋取暴利,对服务器进行恶意攻击使其崩溃或无法为用户提供正常服务,因此对机器人的不同行为需区别对待。……