网络用户群体行为分析：聚类与建模研究

“网络用户群体行为分析与研究 .pdf”是一篇由李传辉撰写的论文，探讨了如何分析网络用户群体的行为模式。论文主要关注的是如何利用单个用户的网络行为数据来构建用户模型，并通过聚类算法将具有相似行为特征的用户归类，形成用户群网络。 在该研究中，李传辉首先强调了用户群网络分析的重要性，它基于单用户网络行为分析的成果。这一分析过程包括以下几个关键步骤： 1. **用户抽样数据处理**：通过对单个用户收集的网络行为数据进行抽样，获取用户的历史访问网页记录、访问时间分布以及使用的业务类型等信息。这些数据是构建用户模型的基础。 2. **构建基本用户模型**：利用抽样数据，创建描述用户行为特性的模型。这个模型不仅包括用户访问网页的频率和时间，还涵盖用户偏好和服务使用模式。通过对这些数据的整合，可以更全面地理解用户的网络行为。 3. **数据归一化**：为了消除不同维度数据之间的量纲影响，论文采用了归一化方法。这一步骤将用户的行为特征映射到一个标准化的空间中，使得不同特征之间可以进行有效的比较和分析。 4. **蚁群聚类算法**：借鉴生物界的蚁群优化算法，论文应用该方法进行用户聚类。蚁群聚类是一种优化算法，它模拟蚂蚁寻找食物的过程，通过迭代寻找最佳路径，这里则用于发现用户间的相似行为模式，将具有类似网络行为的用户聚集在一起，形成用户子网络。 5. **子网络代表信息**：聚类完成后，每个子网络都有其代表性的特征。这些特征可以反映该用户群体的共同行为习惯，例如共同的兴趣领域、活跃时段或者偏好的服务类型。 6. **关键词**：论文的核心概念包括“用户群网络”，这是研究的主要对象；“聚类”是分析用户行为的关键技术；“归一化”是数据处理的重要手段，确保了数据分析的准确性；而“用户建模”则是构建和理解用户行为的基础。 这篇论文的研究成果对于理解大规模网络用户的行为模式，以及在网络服务个性化推荐、广告定向投放、网络安全监控等方面都具有实际应用价值。通过深入研究用户群网络，可以更好地预测用户行为，优化网络服务，并有助于提升用户体验。