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User Session-Based Test Case Generation and Optimization Using Genetic Algorithm
1
作者 Zhongsheng Qian 《Journal of Software Engineering and Applications》 2010年第6期541-547,共7页
An approach to generating and optimizing test cases is proposed for Web application testing based on user sessions using genetic algorithm. A large volume of meaningful user sessions are obtained after purging their i... An approach to generating and optimizing test cases is proposed for Web application testing based on user sessions using genetic algorithm. A large volume of meaningful user sessions are obtained after purging their irrelevant information by analyzing user logs on the Web server. Most of the redundant user sessions are also removed by the reduction process. For test reuse and test concurrency, it divides the user sessions obtained into different groups, each of which is called a test suite, and then prioritizes the test suites and the test cases of each test suite. So, the initial test suites and test cases, and their initial executing sequences are achieved. However, the test scheme generated by the elementary prioritization is not much approximate to the best one. Therefore, genetic algorithm is employed to optimize the results of grouping and prioritization. Meanwhile, an approach to generating new test cases is presented using crossover. The new test cases can detect faults caused by the use of possible conflicting data shared by different users. 展开更多
关键词 user session GENETIC Algorithm TEST Case TEST SUITE Reduction PRIORITIZATION
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基于图神经网络和用户长短期偏好的会话推荐
2
作者 卢官明 柯润宇 +2 位作者 卢峻禾 丁佳伟 魏金生 《南京邮电大学学报(自然科学版)》 北大核心 2025年第2期77-85,共9页
针对现有的会话推荐方法没有考虑用户长期偏好以及不同项目之间相关性的问题,提出了一种基于图神经网络和用户长短期偏好的会话推荐模型(GNN⁃LSTUP)。首先,基于所有会话构建全局会话图,通过融入相关性编码的图神经网络和注意力机制来挖... 针对现有的会话推荐方法没有考虑用户长期偏好以及不同项目之间相关性的问题,提出了一种基于图神经网络和用户长短期偏好的会话推荐模型(GNN⁃LSTUP)。首先,基于所有会话构建全局会话图,通过融入相关性编码的图神经网络和注意力机制来挖掘用户长期偏好;然后,通过构建局部会话图并利用图神经网络和注意力机制来捕捉用户短期偏好;最后,通过求和池化操作融合用户长、短期偏好,以便更准确地预测用户下一次交互行为。在Diginetica、Tmall和Nowplaying数据集上进行了实验,结果表明,提出的GNN⁃LSTUP在Diginetica数据集上取得的P@20和MRR@20分别为54.19%和18.94%,在Tmall数据集上取得的P@20和MRR@20分别为34.68%和16.96%,在Nowplaying数据集上取得的P@20和MRR@20分别为23.32%和8.62%,优于其他已有的会话推荐模型。 展开更多
关键词 会话推荐 图神经网络 用户偏好 相关性
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基于Session的Web应用软件EFSM模型构建方法研究 被引量:6
3
作者 郭俊霞 郭仁飞 +1 位作者 许南山 赵瑞莲 《计算机科学》 CSCD 北大核心 2018年第4期203-207,214,共6页
在Web应用软件模型表示研究领域中,研究对象主要为不含Ajax技术的应用程序。少数针对Ajax(Asynchronous JavaScript and XML)的模型构建采用传统的FSM模型表示方法,并不能描述客户端消息触发后的参数传递问题;在FSM模型的基础上引入UML... 在Web应用软件模型表示研究领域中,研究对象主要为不含Ajax技术的应用程序。少数针对Ajax(Asynchronous JavaScript and XML)的模型构建采用传统的FSM模型表示方法,并不能描述客户端消息触发后的参数传递问题;在FSM模型的基础上引入UML分层模型的表示方法因需要人工干预,不利于测试用例的自动生成。针对上述问题,借鉴EFSM模型这一重要的软件描述模型,从用户的Session数据出发,通过日志数据分析用户的行为,并记录客户端的操作事件。通过对用户行为和客户端操作事件进行匹配,生成完整的用户会话,从而建立EFSM模型。实验结果表明,该EFSM模型能够有效地表示Web应用程序的状态以及状态的变化情况,并可以有效地为测试用例自动生成服务。 展开更多
关键词 WEB应用软件 用户session数据 AJAX EFSM模型
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融合序列特征的用户会话兴趣预测模型
4
作者 吴彦文 徐景琛 +2 位作者 葛迪 刘智 邓云泽 《计算机应用与软件》 北大核心 2025年第9期270-277,共8页
由于会话中天然存在时序特征,传统的会话模型因此都是围绕该特征来展开,但对序列间顺序无关特征的挖掘缺少关注。针对这种情况,提出一种融合了会话中的两大序列特征的推荐模型。在顺序依赖模型中利用Bi-LSTM和注意力机制获取该段会话中... 由于会话中天然存在时序特征,传统的会话模型因此都是围绕该特征来展开,但对序列间顺序无关特征的挖掘缺少关注。针对这种情况,提出一种融合了会话中的两大序列特征的推荐模型。在顺序依赖模型中利用Bi-LSTM和注意力机制获取该段会话中的用户同质兴趣特征表示;在顺序无关依赖模型中通过多层感知机、残差网络和注意力机制去捕捉会话间的用户异质兴趣特征表示;通过融合这两种兴趣特征表示去预测用户的下一点击项。实验结果表明,该模型相比次优模型在Yoochoose数据集上P@20最高提升0.88百分点,MRR@20提升0.41百分点,在Diginetica数据集上MRR@20提升0.15百分点。 展开更多
关键词 用户兴趣预测 会话推荐 顺序依赖 顺序无关依赖 注意力网络 Bi-LSTM
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基于反事实用户行为生成的会话推荐方法
5
作者 卢香葵 邬俊 《电子学报》 北大核心 2025年第4期1264-1278,共15页
为保护用户隐私,许多平台为用户提供了匿名登录选项,迫使推荐系统仅能访问当前会话中的有限用户行为记录,进而催生了会话推荐(Session-Based Recommendation,SBR)系统.现有SBR技术在很大程度上沿用了传统非匿名用户行为建模思路,聚焦于... 为保护用户隐私,许多平台为用户提供了匿名登录选项,迫使推荐系统仅能访问当前会话中的有限用户行为记录,进而催生了会话推荐(Session-Based Recommendation,SBR)系统.现有SBR技术在很大程度上沿用了传统非匿名用户行为建模思路,聚焦于序列建模以习得会话表征.然而,当会话长度偏短时,现有SBR技术性能衰减严重,难以应对以短会话为主的真实会话推荐场景.有鉴于此,提出一种通过频繁模式引导长会话生成的反事实推理方法(Counterfactual inference by frequent pattern guided Long Session Generation,CLSG),试图回答反事实问题:“如果会话内包含更丰富的交互物品,SBR模型预测结果将会如何?”CLSG遵循反事实理论的“归纳-行动-预测”经典三阶段推理流程.“归纳”:从已观测会话集合中构建频繁模式知识库;“行动”:基于所构建知识库生成反事实长会话;“预测”:度量已观测会话和反事实会话预测结果间的差异,并将其作为正则化项并入目标函数,以达到表征一致性的目的 .值得注意的是,CLSG具有模型无关的技术特点,可对现有SBR模型实现普惠式赋能.三个基准数据集上的实验结果表明,CLSG提升了五款现有SBR模型的预测性能,在命中率(Hit Rate,HR)和平均倒数排名(Mean Reciprocal Rank,MRR)评价指标上均取得6%左右的平均性能提升. 展开更多
关键词 会话推荐 反事实推理 频繁模式挖掘 用户行为建模 匿名会话
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融合学术用户多类行为序列特征的文献下载行为预测研究
6
作者 张晓娟 郭佳润 +1 位作者 杨诗涵 桂思思 《情报学报》 北大核心 2025年第4期482-494,共13页
在学术搜索系统中,根据某学术用户历史搜索行为对该用户在下一时间段中所需文献的数量和时间进行预测,有助于提升用户对学术文献推荐结果的满意度。本文通过挖掘学术用户各类行为序列特征提高学术用户下载行为(下一下载session中的下载... 在学术搜索系统中,根据某学术用户历史搜索行为对该用户在下一时间段中所需文献的数量和时间进行预测,有助于提升用户对学术文献推荐结果的满意度。本文通过挖掘学术用户各类行为序列特征提高学术用户下载行为(下一下载session中的下载次数以及距下一下载session的时间间隔)预测的准确度。首先,本文将学术用户下载行为预测问题转化为时间序列预测问题;其次,分别从学术用户查询重构行为、查询表达式与下载行为三个角度抽取特征,并在此基础上利用LSTM(long short-term memory)模型将学术用户历史session建模为时间序列,从而实现对下载行为的预测;最后,对比分析本文提出特征与已有研究提出特征的预测性能,分别探讨不同特征集合以及单个特征的预测效果。本文提出的特征能提高预测任务的准确度,基于对不同学术用户的聚类,在不同类簇上训练得到的LSTM模型具有最佳的整体预测性能。其中,查询表达式相关特征对下一下载session中的下载次数预测效果最佳,下载行为相关特征对距下一下载session的时间间隔预测效果最佳。 展开更多
关键词 学术用户 文献下载行为预测 日志会话 学术搜索 特征挖掘
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Web日志挖掘中的数据预处理技术 被引量:22
7
作者 李燕 冯博琴 鲁晓锋 《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2009年第22期44-46,49,共4页
数据预处理是Web日志挖掘中的重要步骤,一般分为数据清理、用户识别、会话识别和路径补充。为消除代理服务器、防火墙和本地缓存对Web日志带来的影响,采用基于引用的分析方法完成用户会话识别和路径补充。实验结果表明,在Web访问日志中... 数据预处理是Web日志挖掘中的重要步骤,一般分为数据清理、用户识别、会话识别和路径补充。为消除代理服务器、防火墙和本地缓存对Web日志带来的影响,采用基于引用的分析方法完成用户会话识别和路径补充。实验结果表明,在Web访问日志中的记录引用信息较完整的情况下,该方法可以高效地获得用户的访问路径。 展开更多
关键词 WEB日志挖掘 数据预处理 用户会话识别 路径补充
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一种基于会话聚类算法的Web使用挖掘方法 被引量:4
8
作者 陈富赞 刘青 +1 位作者 李敏强 寇纪淞 《系统工程学报》 CSCD 北大核心 2012年第1期129-136,共8页
Web使用挖掘作为数据挖掘的一个重要任务,有助于了解用户群体的特征,从而为其提供个性化服务.提出了一种基于用户会话聚类的Web使用挖掘算法.首先,对Web日志预处理采用基于时间窗的用户会话识别方法,提出了一种基于三元组的用户会话表... Web使用挖掘作为数据挖掘的一个重要任务,有助于了解用户群体的特征,从而为其提供个性化服务.提出了一种基于用户会话聚类的Web使用挖掘算法.首先,对Web日志预处理采用基于时间窗的用户会话识别方法,提出了一种基于三元组的用户会话表示方法,并在此基础上给出了基于网页语义相似性的会话处理方法,该方法能够在保持用户兴趣不变的情况下有效降低会话维度;其次,提出了一种基于时间及频次的用户会话相似性度量方法;最后,设计了一种两阶段PS-KM会话聚类算法,先用PSO方法进行全局搜索再转入基于K-means方法的局部聚类过程.仿真表明了算法的有效性. 展开更多
关键词 WEB使用挖掘 WEB日志 用户会话 聚类
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基于Web日志的匿名网络用户聚类研究 被引量:3
9
作者 宋斌 王玲 +1 位作者 张宏 赵建 《南京理工大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2006年第5期583-586,共4页
该文探讨了从Web日志中提取匿名网络用户会话信息的方法以及会话向量的表述形式,并利用网页的层次性减少会话向量的维数,确定了用户会话之间的相似度的计算公式,最后采用leader层次聚类算法完成匿名网络用户会话聚类。实验结果表明,这... 该文探讨了从Web日志中提取匿名网络用户会话信息的方法以及会话向量的表述形式,并利用网页的层次性减少会话向量的维数,确定了用户会话之间的相似度的计算公式,最后采用leader层次聚类算法完成匿名网络用户会话聚类。实验结果表明,这种方法是高效可行的,可以较好地解决扩展性和动态聚类等问题。 展开更多
关键词 WEB挖掘 匿名网络用户 会话 相似度 聚类算法
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一种新的Web用户群体和URL聚类算法的研究 被引量:11
10
作者 宋江春 沈钧毅 《控制与决策》 EI CSCD 北大核心 2007年第3期284-288,共5页
提出一个基于Web日志的Web用户群体和站点URL聚类算法.使用用户浏览行为描述和用户浏览时间离散化方法建立了Web站点的用户事务矩阵,并在此基础上对Web用户群体和站点URL进行聚类.由于在聚类过程中同时考虑了用户对URL的浏览时间和访问... 提出一个基于Web日志的Web用户群体和站点URL聚类算法.使用用户浏览行为描述和用户浏览时间离散化方法建立了Web站点的用户事务矩阵,并在此基础上对Web用户群体和站点URL进行聚类.由于在聚类过程中同时考虑了用户对URL的浏览时间和访问次数,使算法的精度和效率都大大提高.同时,该算法能较好地处理类间重叠问题,使算法具有较好的实用性.最后对算法的有效性和可伸缩性进行了研究. 展开更多
关键词 WEB使用挖掘 用户浏览模式 用户访问矩阵 用户事务聚类 站点URL聚类
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一种基于ExLF日志文件的用户会话识别启发式算法 被引量:4
11
作者 冯林 何明瑞 罗芬 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2005年第2期314-316,共3页
在详细介绍ExLF日志文件格式的基础上,定义了会话表;阐述了用户会话识别图的概念;给出了生成此会话识别图的一种启发式算法。最后,用一个例子验证了算法的有效性。
关键词 EXLF日志文件格式 WEB挖掘 用户会话识别图
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Web访问挖掘的预处理技术的研究 被引量:19
12
作者 熊忠阳 周亚峰 《计算机技术与发展》 2007年第8期11-14,18,共5页
Web日志挖掘就是运用数据挖掘技术从Web日志中发现和抽取信息的过程。数据预处理是Web日志挖掘的一个关键环节。对数据预处理的各个环节进行研究,并介绍各个环节中的一些特殊处理方法,根据对Web服务期日志数据格式的分析,对会话概念进... Web日志挖掘就是运用数据挖掘技术从Web日志中发现和抽取信息的过程。数据预处理是Web日志挖掘的一个关键环节。对数据预处理的各个环节进行研究,并介绍各个环节中的一些特殊处理方法,根据对Web服务期日志数据格式的分析,对会话概念进行了形式化描述,然后在分析目前会话构造算法的基础上,提出了基于时间和引用的启发式方法来构造会话。 展开更多
关键词 WEB挖掘 WEB日志挖掘 数据预处理 用户会话 会话识别
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基于概念分析的用户会话约减技术研究 被引量:3
13
作者 李心科 张磊磊 《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2009年第7期61-63,共3页
基于用户会话的测试技术依赖于收集的用户会话数据集,数据集规模越大,测试效力就越强,但用于收集、储存和分析数据的成本也会迅速增加。该文提出一种在Web应用测试中对用户会话数据集进行约减的方法。运用概念分析技术聚类用户会话,从... 基于用户会话的测试技术依赖于收集的用户会话数据集,数据集规模越大,测试效力就越强,但用于收集、储存和分析数据的成本也会迅速增加。该文提出一种在Web应用测试中对用户会话数据集进行约减的方法。运用概念分析技术聚类用户会话,从中选取数据,再利用增量式的概念分析算法更新数据集。设计一个试验原型框架用于评估新方法的实际效果。 展开更多
关键词 用户会话 WEB应用测试 约减 概念分析
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Web使用挖掘中数据预处理过程研究 被引量:6
14
作者 李超锋 杨殿生 许云 《电子测量技术》 2007年第3期3-5,共3页
Web使用挖掘是将数据挖掘技术应用于用户浏览Web时交互作用的二次数据以发现使用模式,从而达到更好地理解和服务基于Web应用的需要的目的。在将数据挖掘算法应用于从服务器日志收集来的数据之前必须要进行一些预处理工作。数据预处理就... Web使用挖掘是将数据挖掘技术应用于用户浏览Web时交互作用的二次数据以发现使用模式,从而达到更好地理解和服务基于Web应用的需要的目的。在将数据挖掘算法应用于从服务器日志收集来的数据之前必须要进行一些预处理工作。数据预处理就是把源数据转换为下一步应用数据挖掘算法所必须的数据抽象的过程。作为模式发现的数据源,数据预处理结果的质量直接影响着模式发现的最终结果。本文提出了几种可用于提高数据预处理性能的技术和方法。实验证明,这些技术和方法是有效的。最后,总结全文并提出了进一步的研究方向。 展开更多
关键词 WEB使用挖掘 WEB日志 数据预处理 用户会话
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基于时空循环神经网络的下一个兴趣点推荐方法 被引量:5
15
作者 柴瑞敏 殷臣 +3 位作者 孟祥福 张霄雁 关昕 齐雪月 《智能系统学报》 CSCD 北大核心 2021年第3期407-415,共9页
下一个兴趣点推荐已经成为基于位置的社交网络(location-based social networks,LBSNs)中一个重要任务。现有的模型没有深入考虑相邻签到兴趣点之间的转移时空信息,无法对用户访问下一个兴趣点的长短时间偏好和远近距离偏好进行有效建... 下一个兴趣点推荐已经成为基于位置的社交网络(location-based social networks,LBSNs)中一个重要任务。现有的模型没有深入考虑相邻签到兴趣点之间的转移时空信息,无法对用户访问下一个兴趣点的长短时间偏好和远近距离偏好进行有效建模。本文通过对循环神经网络(recurrent neural network,RNN)进行扩展,提出一个新的基于会话的时空循环神经网络模型(sesson-based spatial-temporal recurrent neural network,SSTRNN)用于下一个兴趣点推荐。该模型通过设置时间转移矩阵和空间转移矩阵分别对用户的时间和空间偏好信息进行建模,综合考虑连续签到兴趣点的序列信息、时空信息以及用户偏好进行下一个兴趣点推荐。通过在2个真实公开的数据集上进行实验,结果显示本文提出的SST-RNN模型的推荐效果比主流的推荐模型有显著提升。在Foursquare和CA数据集上,ACC@5评价指标分别提升了36.38%和13.81%,MAP评价指标分别提升了30.72%和17.26%。 展开更多
关键词 下一个兴趣点推荐 基于位置的社交网络 循环神经网络 序列信息 时间偏好 空间偏好 用户偏好 会话
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查询推荐研究综述 被引量:5
16
作者 张晓娟 彭琳 李倩 《情报学报》 CSSCI CSCD 北大核心 2019年第4期432-446,共15页
查询推荐是一种提高用户搜索效率的重要技术,其核心任务是帮助用户构造有效查询并以此准确描述用户信息需求。作为当今搜索引擎的核心技术之一,查询推荐吸引了学术界和工业界的广泛关注,一直以来都是信息检索领域中重要的研究主题。本... 查询推荐是一种提高用户搜索效率的重要技术,其核心任务是帮助用户构造有效查询并以此准确描述用户信息需求。作为当今搜索引擎的核心技术之一,查询推荐吸引了学术界和工业界的广泛关注,一直以来都是信息检索领域中重要的研究主题。本文以国内外会议、期刊发表的有关查询推荐研究的文献为对象,利用归纳总结方法,首先详细梳理了查询推荐中主流方法——基于简单共现信息的方法、基于图模型的方法以及融合多种信息的方法,然后总结评述了评测方法与指标,最后分析了未来可能的研究方向。 展开更多
关键词 查询推荐 查询 用户意图 查询会话
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基于全序列比对相似度的用户会话自动谱聚类 被引量:2
17
作者 姜大庆 周勇 《计算机科学》 CSCD 北大核心 2012年第11期142-144,148,共4页
针对现有个性化推荐服务系统中用户会话聚类算法存在相似性度量准确性低和需要事先确定聚类数目的问题,对序化的用户访问页面和对应的访问时间信息进行整合,提出一种基于动态规划算法的全序列比对方法来度量用户会话的相似性。在此基础... 针对现有个性化推荐服务系统中用户会话聚类算法存在相似性度量准确性低和需要事先确定聚类数目的问题,对序化的用户访问页面和对应的访问时间信息进行整合,提出一种基于动态规划算法的全序列比对方法来度量用户会话的相似性。在此基础上,运用改进的NJW谱聚类算法对用户会话进行自动谱聚类。实验结果表明,算法充分考虑了用户会话的整体特征和局部信息,较相关比对算法具有更高的聚类性能,可以提高网站个性化推荐服务的效率。 展开更多
关键词 全序列比对 相似度 用户会话 谱聚类 自动聚类
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普适计算中匿名跨域认证协议的分析与改进 被引量:3
18
作者 屈娟 李艳平 李丽 《信息网络安全》 CSCD 北大核心 2018年第1期73-79,共7页
文章分析了一个普适计算中的匿名跨域认证协议的安全缺陷,指出该方案易遭受假冒攻击、内部攻击、会话密钥泄漏攻击,无法实现前向安全性及不正确的口令更新。提出了一个改进方案实现普适计算中的匿名跨域认证。与原方案相比,改进方案的... 文章分析了一个普适计算中的匿名跨域认证协议的安全缺陷,指出该方案易遭受假冒攻击、内部攻击、会话密钥泄漏攻击,无法实现前向安全性及不正确的口令更新。提出了一个改进方案实现普适计算中的匿名跨域认证。与原方案相比,改进方案的先进性主要体现在两方面:克服了原协议的安全缺陷;改进方案的计算量很小,更适于普适计算中应用。 展开更多
关键词 普适网络 用户匿名性 认证 会话密钥
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查询会话中的用户行为分析 被引量:4
19
作者 王晓春 李生 +1 位作者 杨沐昀 赵铁军 《哈尔滨工业大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2011年第5期76-78,105,共4页
为了更好的理解搜索用户的检索行为,在查询会话基础上分析了用户修改查询的行为规律及用户、查询和点击三者之间的关系.从查询会话的角度,综合考虑了会话中修改的次序、用户、查询和点击等多方面因素,发现了用户修改查询的规律,证明了... 为了更好的理解搜索用户的检索行为,在查询会话基础上分析了用户修改查询的行为规律及用户、查询和点击三者之间的关系.从查询会话的角度,综合考虑了会话中修改的次序、用户、查询和点击等多方面因素,发现了用户修改查询的规律,证明了查询推荐的必要性.统计结果显示:用户修改查询的方式和修改次数有关,而对应的点击数量相对稳定;最终查询一般要比初始查询长,通常是部分替换了初始查询;用户使用搜索引擎的频率越高,修改查询的可能性就越大. 展开更多
关键词 Sogou搜索引擎 日志 查询会话分析 用户行为分析 查询
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Web日志数据挖掘中数据预处理模型的研究与建立 被引量:9
20
作者 赵莹莹 韩元杰 《现代电子技术》 2007年第4期103-105,共3页
数据的质量直的好坏接关系到数据挖掘的结果,因此数据预处理是Web日志数据挖掘首要的步骤,基于前期提出的几种数据预处理方法,提出了通用的Web日志挖掘的数据预处理模型,将Web日志数据的预处理分为5个步骤:数据清理、用户标识、会话标... 数据的质量直的好坏接关系到数据挖掘的结果,因此数据预处理是Web日志数据挖掘首要的步骤,基于前期提出的几种数据预处理方法,提出了通用的Web日志挖掘的数据预处理模型,将Web日志数据的预处理分为5个步骤:数据清理、用户标识、会话标识、路径补充和格式化,并结合旅游网站进行了实例验证。证明该数据预处理模型是完全可行,并且具有良好的通用性和可扩展性。 展开更多
关键词 WEB日志挖掘 数据挖掘 数据预处理 用户标识 会话标识
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