基于隐半马尔可夫模型的Web用户区分

摘要：

本文提出了一种基于隐半马尔可夫模型(HiddenSemi-Markov Model, HSMM)的 Web 用户区分方法。这种方法通过使用HSMM对用户的HTTP 请求的批到达事件进行描述，并使用基于模型的聚类方法对用户 HTTP 请求批到达事件序列进行聚类，得到相应的描述模型，然后根据用户序列相对于各个描述模型的似然概率决定用户所属的分类。本文最后给出了对实际数据使用这种方法的分类结果。

关键词： 隐半马尔可夫模型 Web 用户分类 聚类方法

作者: 陆伟宙 余顺争

作者单位: 中山大学电子与通信工程系，广州510275

会议类型: 国内会议

会议名称: 2005中国计算机大会

会议地点: 武汉

会议语种:中文

在线出版日期: 2005-10-13（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）