Найти

Результаты поиска

• МЕТОД ПОИСКА ПОСЛЕДОВАТЕЛЬНЫХ ПАТТЕРНОВ ПОВЕДЕНИЯ ПОЛЬЗОВАТЕЛЕЙ В ИНТЕРНЕТ-ПРОСТРАНСТВЕ

  В.В. Курейчик, В.В. Бова, Ю.А. Кравченко

  2020-11-22

  Аннотация ▼

  Одной из важных задач интеллектуального анализа данных является выделение зако-
  номерностей и обнаружение связанных событий в последовательных данных на основе
  анализа последовательных паттернов. В статье исследуются возможность применения
  последовательных паттернов для анализа событий поисково-познавательной деятельно-
  сти пользователей при взаимодействии с Интернет-ресурсами открытой информационно-
  образовательной среды. Поиск последовательных паттернов является сложной вычисли-
  тельной задачей, цель которой состоит в извлечении всех частых последовательностей,
  отражающих потенциальные связи внутри элементов из транзакционной базы данных
  последовательностей событий поисковой активности при заданной минимальной под-
  держке. Для ее решения в статье предлагается метод поиска закономерностей в последо-
  вательностях событий для обнаружения скрытых закономерностей, указывающих с воз-
  можные уровни уязвимости при выполнении задач информационного поиска в Интернет-
  пространстве. Описана математическая модель поведения пользователей в поисковой
  сессии, основанная на теории последовательных паттернов. Для повышения вычислитель-
  ной эффективности метода разработан модифицированный алгоритм генерации последо-
  вательных паттернов, на первом этапе которого выполняется AprioriAll, формирующий
  частые последовательности-кандидаты всевозможных длин, а на втором - генетический
  алгоритм оптимизации входных параметров признакового пространства сгенерированного
  множества для поиска максимальных паттернов. Проведены серии вычислительных экс-
  периментов на тестовых данных корпуса MSNBC, библиотеки интеллектуального анализа
  данных с открытым исходным кодом SPMF. Сравнительной анализ проводился с алгорит-
  мами VMSP и GSP. Результаты исследований подтвердили эффективность поиска макси-
  мальных последовательных паттернов предложенным алгоритмом с точки зрения времени
  выполнения и количества извлеченных паттернов. Результаты проведенных эксперимен-
  тальных исследований метода показали, что для увеличения стабильности и точности
  работы размер выборки, полученной в результате работы ГА, позволит сократить необ-
  ходимое число сканирований базы данных паттернов, обеспечивая приемлемые вычисли-
  тельные затраты, сопоставимые с алгоритмом VMSP и превосходящий по времени поиска
  последовательных паттернов алгоритм GSP в среднем более чем на 150%.