基于基因表达式编程的计算机用户行为分析方法技术

本发明专利技术公开了一种基于基因表达式编程的计算机用户行为分析方法，包括：获取计算机用户的个人信息和进程信息；得到对应的原始数据并保存到数据库，根据进程信息获取对应的计算规则；将原始数据和计算规则结合并通过GEP算法，得到计算数据，将计算数据保存到数据库；将得到的计算数据与知识库中的前提条件匹配，得到推理结论，推理结论与数据库中已有的特征数据不同时，将推理结论作为特征数据保存在数据库，用推理结论代替计算数据重复匹配，直至推理结论与数据库中已有的特征数据相同；步骤五：将推理结论输出。本发明专利技术采用多库协同的模式，实时对用户的当前操作行为、浏览网页内容等进行分析，人工干预少，自动化程度和精度更高。

【技术实现步骤摘要】
基于基因表达式编程的计算机用户行为分析方法
本专利技术涉及信息
更具体地说，本专利技术涉及一种基于基因表达式编程的计算机用户行为分析方法。
技术介绍
用户行为分析，是指在获得网站访问量基本数据的情况下，对有关数据进行统计、分析的过程。通过用户行为分析可以发现用户访问网站的规律，并将这些规律与网络营销策略等相结合，从而发现目前网络营销活动中可能存在的问题，并为进一步修正或重新制定网络营销策略提供依据。基因表达式编程(GeneExpressionProgramming,GEP)是是葡萄牙学者CandidaFerreira于2001年在遗传算法(GeneticAlgorithm,GA)和遗传编程(GeneticProgramming，GP)的基础上发展的新概念。与用固定长度的线性串表示个体的GA和用长度和形状不同的非线性实体表示个体的GP不同，GEP是将个体编码成固定长度的线性串(基因组或染色体)，然后将其转换为不同长度和形状的非线性实体，从而实现了用简单编码表示复杂问题，同时易于遗传操作，并且通过遗传操作所产生的新个体在语法上都是有效的，不需要对新个体进行有效性判断和处理，在速度本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种基于基因表达式编程的计算机用户行为分析方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤一：获取计算机用户的个人信息和进程信息；步骤二：由进程信息对应得到规则库中的计算规则,根据个人信息和进程信息得到对应的原始数据后，将原始数据保存到数据库；步骤三：将获取的原始数据和计算规则结合知识库中的GEP算法，得到计算数据，将计算数据保存到数据库；步骤四：将得到的计算数据与知识库中的前提条件进行匹配后，得到前提条件的推理结论，当推理结论与数据库中已有的特征数据不同时，将推理结论作为新的特征数据保存在数据库，用推理结论代替计算数据重复步骤四，直至推理结论与数据库中已有的特征数据相同时结束；步骤五：将与数据库中已有的...

【技术特征摘要】
1.一种基于基因表达式编程的计算机用户行为分析方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤一：获取计算机用户的个人信息和进程信息；步骤二：由进程信息对应得到规则库中的计算规则,根据个人信息和进程信息得到对应的原始数据后，将原始数据保存到数据库；步骤三：将获取的原始数据和计算规则结合知识库中的GEP算法，得到计算数据，将计算数据保存到数据库；步骤四：将得到的计算数据与知识库中的前提条件进行匹配后，得到前提条件的推理结论，当推理结论与数据库中已有的特征数据不同时，将推理结论作为新的特征数据保存在数据库，用推理结论代替计算数据重复步骤四，直至推理结论与数据库中已有的特征数据相同时结束；步骤五：将与数据库中已有的特征数据相同的推理结论作为结果输出。2.如权利要求1所述的基于基因表达式编程的计算机用户行为分析方法，其特征在于，步骤三中得到计算数据具体包括以下步骤：S1：自定义初始化参数，初始化参数包括种群大小N、子种群大小M、最大评价次数MAX_FE、函数符和终结符、基因长度、基因个数、变异概率、插串概率、插串长度以及重组概率，将获取的原始数据定义为初始种群Pt＝{X1,X2,…,XN}，并根据计算规则计算初始种群中每个个体的适应度fi；S2：通过执行基因表达式编程的选择、变异、插串以及重组对种群Pt中的N个个体生成M个新个体，并将M个新个体组织成子种群Ot，根据计算规则计算Ot中的每个个体的适应度，其中适应度最大的个体为最优个体；S3：将种群Pt中的N个个体和子种群Ot中的M个个体组成临时种群P’t...

【专利技术属性】
技术研发人员：龙珑，邓伟，利基林，覃晓，
申请(专利权)人：广西师范学院，广西壮族自治区肿瘤防治研究所，
类型：发明
国别省市：广西,45