计算机工程

作者：马满福, 张凯旋, 李勇, 王常青, 张强

单位：1. 西北师范大学 计算机科学与工程学院, 兰州 730070;2. 甘肃省物联网工程研究中心, 兰州 730070;3. 中国互联网络信息中心 互联网基础技术开放实验室, 北京 100190

关键词：行为特征,在线同源用户,序列对齐,行为相似性,特征属性

基金：国家自然科学基金（71764025，61863032，61662070）；甘肃省高等学校科学研究项目（2018A-001）；甘肃省教育科学规划课题研究项目（GS[2018]GHBBKZ021，GS[2018]GHBBKW007）。

虚拟空间中在线同源用户具有相似行为特征，但现有相似性度量算法难以对其进行有效识别。提出一种基于序列对齐的在线同源用户识别算法，根据在线用户行为日志提取点击流数据，采用序列对齐方法计算在线用户的行为相似度，将其用行为相似度矩阵表示并对用户进行层次聚类，以识别虚拟空间中的在线同源用户，同时分析不同维度的用户特征属性对用户行为相似性的影响程度。实验结果表明，该算法能准确识别出在线同源用户，用户行为相似性受性别、户籍和教育程度3种特征属性影响较大，受年龄、社会阶层和收入水平的影响较小。

来源：2021年第5期

《计算机工程》期刊编辑部

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