文献类型：期刊文章

作　　者：王继民[1,2] 彭波[1]

机构地区：[1]北京大学计算机科学技术系网络实验室 [2]中科院资源环境科学信息中心,兰州730000

出　　处：《计算机工程与应用》

基　　金：国家973重点基础发展研究计划项目(编号:G1999032706)资助

年　　份：2004

卷　　号：40

期　　号：25

起止页码：9-11

语　　种：中文

收录情况：AJ、BDHX、BDHX2000、CSA、CSA-PROQEUST、CSCD、CSCD2011_2012、IC、INSPEC、JST、RCCSE、ZGKJHX、核心刊

摘　　要：基于大规模分布式WWW搜索引擎系统---北大“天网”的用户日志,该文研究了搜索引擎用户访问量建模分析和预测的一般方法;将用户的访问量看成按时间次序排列的随机变量序列,利用时间序列分析的方法,分别建立了天网用户的查询量、点击量和不同IP用户访问量的潜周期模型;结果显示模型对实际数据拟合效果较好;用户访问的主周期为24小时,其它周期依次为12小时、6小时、8小时、5小时、168小时(即一周);用户的异常访问情况可通过小波技术检测。

关 键 词：搜索引擎 用户访问量  小波 潜周期模型  

分 类 号：TP393]