中国科学技术大学硕士学位论文University of Science and Technology of China互联网中的海量用户行为挖掘算法讨论作者姓名： 周津学科专业： 信号与信息处理导师姓名： 俞能海 教授 完成时间： 二○一一年五月五日A dissertation for master’s degreeResearch on Large-Scale Mining Algorithms of User Behaviors in InternetAuthor’s Name： JinZhouSpeciality： Signal and Information ProcessingSupervisor： Prof. Nenghai YuFinished time: 5th May, 2025中国科学技术大学学位论文原创性声明本人声明所呈交的学位论文，是本人在导师指导下进行讨论工作所取得的成果。除已特别加以标注和致谢的地方外，论文中不包含任何他人已经发表或撰写过的讨论成果。与我一同工作的同志对本讨论所做的贡献均已在论文中作了明确的说明。作者签名：___________ 签字日期：_______________中国科学技术大学学位论文授权使用声明作为申请学位的条件之一，学位论文著作权拥有者授权中国科学技术大学拥有学位论文的部分使用权，即：学校有权按有关规定向国家有关部门或机构送交论文的复印件和电子版，允许论文被查阅和借阅，可以将学位论文编入《中国学位论文全文数据库》等有关数据库进行检索，可以采纳影印、缩印或扫描等复制手段保存、汇编学位论文。本人提交的电子文档的内容和纸质论文的内容相一致。保密的学位论文在解密后也遵守此规定。□公开 □保密（____年）作者签名：_______________导师签名：_______________签字日期：_______________签字日期：_______________摘 要随着计算机技术以及互联网的飞速进展，在 Web 中产生了越来越多的基于用户的应用，这些应用数年来收集了海量的用户行为数据，且数据还正以指数级增长，这些海量数据中包含了大量和用户相关的信息。及时、精确地从这些海量用户信息中发现有用的知识，挖掘出这些数据背后隐藏的用户行为模式，能够帮助互联网应用提供更好的用户体验，并提高企业的市场竞争力。本文采纳数据挖掘的方法对互联网中的用户行为进行分析挖掘，找出其中隐藏的规律与模式。并从基于 Web2.0 的社会化标记系统中的用户标记行为分析和互联网搜索引擎中的用户检索行为分析两个方面进行说明。论文主要讨论工作和创新成果如下：1.调研分析当前互联网社会化标记系统和搜索引擎中的用户行为，并总结现阶段互联网用户行为挖掘的讨论内容与主要成果。2.提出一种基于对...
