高效识别用户上网行为和提高大数据准确性的研究

针对网络产生的大量用户上网行为记录数据,探讨如何在海量数据中提取有用的信息,为学校领导提供决策支持和科学依据。提出了建立网络行为特征和AC算法检测模型来识别网络用户上网行为的方法,该方法通过检测模型识别服务器响应的content-type类型,判断其是否为提前预设的类型,如果是则将其标注为有效访问。实验结果表明,该方法能够有效识别用户实际点击访问网站行为,为学校大数据分析提供准确的数据来源,进而能够为学校领导者的决策提供有力的支持。

Research on effective recognition of user's actual click behavior to improve accuracy of large data