应用科技
應用科技
응용과기
YING YONG KE JI
2013年
6期
46-49
,共4页
WEB用户%服务发现流%预测算法%向量自回归条件异方差模型%时间序列
WEB用戶%服務髮現流%預測算法%嚮量自迴歸條件異方差模型%時間序列
WEB용호%복무발현류%예측산법%향량자회귀조건이방차모형%시간서렬
WEB user%service discovery stream%prediction algorithm%vector autoregressive conditional heterosce-dasticity model ( VARCH)%time series
通过搜集和分析WEB用户行为数据，提出了研究WEB用户行为的一个新的视角，即把人看作是传播的内容，把信息资源看作是对象，在这种思路下，WEB网络可以被看作是一个人类集体服务发现流在信息资源之间分配和流动的网络，即服务发现流网络。应用向量自回归条件异方差模型设计了服务发现流预测算法，为了管理不确定性，引入了一些随机变量，这些随机变量会不断地被预测的各个阶段所积累，但通过使用时间序列分析大大地减轻了这种状况。
通過搜集和分析WEB用戶行為數據，提齣瞭研究WEB用戶行為的一箇新的視角，即把人看作是傳播的內容，把信息資源看作是對象，在這種思路下，WEB網絡可以被看作是一箇人類集體服務髮現流在信息資源之間分配和流動的網絡，即服務髮現流網絡。應用嚮量自迴歸條件異方差模型設計瞭服務髮現流預測算法，為瞭管理不確定性，引入瞭一些隨機變量，這些隨機變量會不斷地被預測的各箇階段所積纍，但通過使用時間序列分析大大地減輕瞭這種狀況。
통과수집화분석WEB용호행위수거，제출료연구WEB용호행위적일개신적시각，즉파인간작시전파적내용，파신식자원간작시대상，재저충사로하，WEB망락가이피간작시일개인류집체복무발현류재신식자원지간분배화류동적망락，즉복무발현류망락。응용향량자회귀조건이방차모형설계료복무발현류예측산법，위료관리불학정성，인입료일사수궤변량，저사수궤변량회불단지피예측적각개계단소적루，단통과사용시간서렬분석대대지감경료저충상황。
By collecting and analyzing the data on the behaviors of WEB users , in this paper , the author proposes a new perspective on researching the behaviors of WEB users , i.e., WEB users are regarded as content propagated in WEB and the information resources are regarded as object .By this means , the WEB may be regarded as a network that a humanity collective service discovery stream is assigned and flows among information resources , i.e., the service discovery stream network .The author applies the vector autoregressive conditional heteroscedasticity model ( VARCH) to the design on the prediction algorithm of the service discovery stream .In order to manage the uncer-tainty, some random variables are introduced , which may be accumulated continually at each prediction stage . However , this situation is mitigated greatly by the application of the analysis on time series .
