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ISSN: 2333-9721
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-  2018 

基于移动终端的无线局域网用户行为研究

DOI: 10.3969/ j. issn.1673-629X.2018.03.028

Keywords: 无线局域网, 用户行为分析, 聚类, 隐私分析, 机器学习

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Abstract:

由于无线空间传播信道所独具的开放性以及特殊辐射性,产生了许多隐私泄露的隐患。 实验在公共环境下对无线局域网通信数据进行了还原,基于当前多类市场主流终端应用充分挖掘了无线网用户行为。 在对用户及其行为建模之后,采用基于加权相似度的非监督聚类算法,进一步研究用户的社会性特征与潜在兴趣趋向。 目的是明确用户的真正需求,增加用户之间的直接关联,便于设计更加贴近用户的协议与服务,优化改进无线网络机制。 实验结果表明,该方法能够有效分析用户行为,聚类用户群体,有助于改善无线网用户使用体验,防范用户隐私泄露以及定制个性化网络服务

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