【摘 要】
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虚拟空间中在线同源用户具有相似行为特征,但现有相似性度量算法难以对其进行有效识别。提出一种基于序列对齐的在线同源用户识别算法,根据在线用户行为日志提取点击流数据,
【机 构】
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西北师范大学计算机科学与工程学院,甘肃省物联网工程研究中心,中国互联网络信息中心互联网基础技术开放实验室
【基金项目】
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国家自然科学基金(71764025,61863032,61662070),甘肃省高等学校科学研究项目(2018A-001),甘肃省教育科学规划课题研究项目(GS[2018]GHBBKZ021,GS[2018]GHBBKW007)。
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虚拟空间中在线同源用户具有相似行为特征,但现有相似性度量算法难以对其进行有效识别。提出一种基于序列对齐的在线同源用户识别算法,根据在线用户行为日志提取点击流数据,采用序列对齐方法计算在线用户的行为相似度,将其用行为相似度矩阵表示并对用户进行层次聚类,以识别虚拟空间中的在线同源用户,同时分析不同维度的用户特征属性对用户行为相似性的影响程度。实验结果表明,该算法能准确识别出在线同源用户,用户行为相似性受性别、户籍和教育程度3种特征属性影响较大,受年龄、社会阶层和收入水平的影响较小。
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