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《中北大学》 2017年
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用户行为记忆性及其驱动机制研究

李凯凯  
【摘要】:随着信息技术的发展,越来越多的人类行为数据被记录,这有助于更加准确地统计与分析人类的行为规律,对舆情监控和引导、网络安全防护等都有重要的现实意义。为了进一步揭示用户在访问社交网络时的行为模式以及其规律性,本文对国内某高校师生用户访问社交网络的时间特性进行了分析,研究了用户行为的记忆性和活跃性,并揭示了影响用户行为的内在机制。主要的研究内容及成果包括以下几个方面:(1)采用自相关函数对用户的记忆性进行量化,从个体和群体层面分别研究了用户时间间隔的分布特征,并对用户相邻时间间隔的相关性进行了研究。研究结果表明,时间间隔服从幂律分布,且时间间隔的比率服从双帕累托分布,证实了用户行为中记忆性的存在。(2)分析了用户记忆性和活跃性之间的关系,并采用自激点过程理论刻画了用户记忆的变化过程。研究结果表明,用户的记忆效应取决于过去事件在当前时刻所产生的累计效应,且每一个事件产生的记忆性的长度都是有限的,该记忆长度的值不固定。(3)研究了不同学科背景的用户登陆行为之间的差异,并根据网站主要功能的不同将所研究的网站分为兴趣型网站和任务型网站,分别比较了兴趣和任务两种驱动因素对用户的不同影响。研究结果表明,学科背景在一定程度上会影响用户的活跃性;与任务驱动型网站相比,用户更倾向于访问兴趣驱动网站,同时用户的在线行为表现出了明显的节律性;由此建立了受学科背景和节律性影响的兴趣变化模型,且模型仿真结果与数据分析结果相一致。
【关键词】:人类行为动力学 记忆模型 记忆范围 自激点过程 学科背景
【学位授予单位】:中北大学
【学位级别】:硕士
【学位授予年份】:2017
【分类号】:O157.5;TP393.09
【目录】:
  • 摘要4-5
  • Abstract5-9
  • 第一章 绪论9-14
  • 1.1 课题研究的背景及意义9-10
  • 1.2 国内外研究现状10-12
  • 1.3 本文的研究内容及创新点12-13
  • 1.4 本文的结构安排13-14
  • 第二章 人类行为动力学相关原理14-35
  • 2.1 复杂网络理论14-16
  • 2.1.1 规则网络14-15
  • 2.1.2 ER随机网络模型15
  • 2.1.3 小世界网络模型15
  • 2.1.4 BA无标度网络模型15-16
  • 2.2 人类行为动力学概述16-17
  • 2.2.1 人类动力学的发展16
  • 2.2.2 人类行为的特征16-17
  • 2.2.3 研究方法17
  • 2.3 涉及到的分布和数据处理方法17-23
  • 2.3.1 涉及到的分布17-20
  • 2.3.2 数据处理方法20-23
  • 2.4 经典人类行为动力学模型23-33
  • 2.4.1 经典任务队列模型23-25
  • 2.4.2 自适应兴趣模型25-28
  • 2.4.3 兴趣模型28-29
  • 2.4.4 记忆模型29-30
  • 2.4.5 异质级联泊松过程30-31
  • 2.4.6 基于社会交互的动力学模型31-32
  • 2.4.7 基于记忆、兴趣双重驱动的动力学模型32-33
  • 2.5 本章小结33-35
  • 第三章 用户行为记忆性研究35-47
  • 3.1 数据的统计特征35-38
  • 3.1.1 数据描述35
  • 3.1.2 活跃性研究35-36
  • 3.1.3 记忆性与阵发性研究36-37
  • 3.1.4 记忆性与活跃性之间的关系37-38
  • 3.2 阵发周期内用户记忆性研究38-40
  • 3.2.1 理论分析38-39
  • 3.2.2 实证研究39-40
  • 3.3 模型分析与仿真40-42
  • 3.3.1 模型分析40-41
  • 3.3.2 仿真结果41-42
  • 3.4 记忆效应范围研究42-45
  • 3.5 本章小结45-47
  • 第四章 用户行为驱动机制研究47-53
  • 4.1 用户在线行为影响因素分析47-50
  • 4.1.1 学科背景对用户登陆行为的影响47-48
  • 4.1.2 驱动机制对用户登陆行为的影响48-49
  • 4.1.3 节律性对用户登陆行为的影响49-50
  • 4.2 模型分析与仿真50-52
  • 4.2.1 模型分析50-51
  • 4.2.2 仿真结果51-52
  • 4.3 本章小结52-53
  • 第五章 总结与展望53-55
  • 5.1 本文工作的总结53
  • 5.2 未来工作的展望53-55
  • 参考文献55-60
  • 攻读硕士期间发表的论文及所取得的研究成果60-61
  • 致谢61-62

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