基于可见图web日志实证研究

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1、基于可见图web日志实证研究　　摘要运用可见图算法将某教育机构四周的web访问日志的时间序列映射成相应的网络。在统计四周每天用户的访问量以后，发现访问量的曲线波动规律与该教育机构群体用户的活动行为有关。通过分析不同时间尺度序列的Hurst指数和非周期循环长度，发现序列都具有正相关性和分形特征。然后通过可见图方法得到的相应网络具有无标度性质。网络的平均群聚系数基本一致，表明该机构的网络结构是稳定的。关键词可见图无标度网络复杂网络中图分类号：N94文献标识码：A近年来，复杂网络理论得到了广泛的发展，真实世界中有很多系统可以用网络来描

2、述，例如Internet、社会关系网络、学术合作网络以及生物中的食物链网络等等豍豎豏。这些网络与我们的生活实践息息相关，研究它们不仅可以促进新科学分支的发展而且可能引起人类生活的重要变革豐。3网络日志记录着用户上网的历史活动，用户浏览网页的行为深深的烙印在网络服务器的日志文件中豑。分析和探讨这种行为规律，可以提高系统的性能，提高互联网信息服务终端对用户的服务质量，并分析潜在的客户对电子商务的影响等等豒。在本文中，用用户每一分钟访问网页的数量构成时间序列，通过该序列很容易观察到的该校群体用户的行为与该校的日常活动息息相关。一、算法

3、模型（一）可见图算法。西班牙马德里理工大学的Lacasa豓等提出的一个简单快速的新方法，将一个时间序列映射成一个网络，该方法具体操作是：序列上的每个数值点对应于网络上的一个结点，考虑任意两个数值点（ta，ya）和（tb，yb），及它们之间的任一点（tc，yc），如果满足：yc　　基金项目：国家自然科学基金资助项目（70971089）；上海重点学科建设资助项目（S30501）（作者：李冰，上海理工大学管理学院研究生，研究方向：复杂网络；张宁，上海理工大学管理学院教授，研究方向：复杂网络及人类动力学）注释：豍AdamicLA，Hub

4、ermanBA.Power-lawdistributionoftheworldwideweb.Science，2000，287：2115.豎BarabasiAL，JeongH，RavaszE，NedaZ，etal.Evolutionofthesocialnetworkofscientificcollaborations.PhysicaA，2002，311：590-614.豏BarabasiAL，AlbertR，JeongH.Scale-freecharacteristicsofrandomnewworks：Thetopology

5、of3theWorldWideWeb.PhysicaA，2000，281：69-77.豐吕金虎.复杂网络的同步：理论、方法、应用与展望.力学进展，2008，38（6）：713-722.豑张宁.群体兴趣网的统计特性研究.上海理工大学学报，2008，30（3）：243-248.豒ZaianeOR，XinM，HanJW.DiscoveringWebaccesspatternsandtrendsbyapplyingOLAPanddataminingtechnologyonWeblogsResearchandTechnologyAdvan

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