搜索引擎用户访问量模型

被引：10

作者：

王继民

彭波

不详

机构：

[1] 北京大学计算机科学技术系网络实验室

[2] 北京大学计算机科学技术系网络实验室北京

[3] 中科院资源环境科学信息中心

[4] 兰州

[5] 北京

来源：

计算机工程与应用 | 2004年 / 25期

关键词：

搜索引擎; 用户访问量; 小波; 潜周期模型;

D O I：

暂无

中图分类号：

TP393 [计算机网络];

学科分类号：

081201 ; 1201 ;

摘要：

基于大规模分布式WWW搜索引擎系统---北大“天网”的用户日志,该文研究了搜索引擎用户访问量建模分析和预测的一般方法;将用户的访问量看成按时间次序排列的随机变量序列,利用时间序列分析的方法,分别建立了天网用户的查询量、点击量和不同IP用户访问量的潜周期模型;结果显示模型对实际数据拟合效果较好;用户访问的主周期为24小时,其它周期依次为12小时、6小时、8小时、5小时、168小时(即一周);用户的异常访问情况可通过小波技术检测。

引用

页码：9 / 11+30 +30

页数：4

共 4 条

[1] 海量Web搜索引擎系统中用户行为的分布特征及其启示 [J].

王建勇 ;

单松巍 ;

雷鸣 ;

谢正茂 ;

李晓明 .

中国科学E辑:技术科学, 2001, (04) :372-384

[2]

搜索引擎与Web挖掘进展[M]. 高等教育出版社 , 李晓明, 2003

[3]

应用时间序列分析[M]. 北京大学出版社 , 何书元编著, 2003

[4]

Searchingtheweb:Thepublicandtheirqueries .2 ASpink,DWolfram,BJJansenetal. JournaloftheAmericanSocietyforInformationScience . 2001

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