用戶網(wǎng)絡(luò)行為模擬技術(shù)研究*

李晶晶，劉紅日，劉 揚(yáng)，宋 佳，王佰玲

(哈爾濱工業(yè)大學(xué)(威海)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)研究所，山東 威海 264209)

0 引言

用戶的網(wǎng)絡(luò)行為往往體現(xiàn)了其興趣特點(diǎn)、行為習(xí)慣以及影響其行為的因素等諸多特性，對(duì)網(wǎng)絡(luò)用戶行為的分析研究以及預(yù)測(cè)模擬，對(duì)于面向用戶的網(wǎng)絡(luò)服務(wù)而言，不僅在改善服務(wù)的性能上可以有所提高，使用基于用戶行為愛(ài)好習(xí)慣的模型來(lái)向用戶提供推薦結(jié)果亦或其他信息也將在大大提高用戶體驗(yàn)的同時(shí)取得更大的效益。因此，如何進(jìn)行高逼真度的用戶行為模擬是一個(gè)相當(dāng)值得研究的問(wèn)題。

用戶的網(wǎng)絡(luò)行為可以定義為互聯(lián)網(wǎng)用戶在某個(gè)時(shí)間點(diǎn)或者時(shí)間段操作某個(gè)或某種應(yīng)用程序產(chǎn)生網(wǎng)絡(luò)流量，與網(wǎng)絡(luò)上其他人、服務(wù)進(jìn)行交互的行為。根據(jù)用戶規(guī)模，用戶的網(wǎng)絡(luò)行為可以分為個(gè)人行為和群體行為，對(duì)于個(gè)人行為來(lái)說(shuō)，對(duì)其進(jìn)行分析建模可以得出單人的行為習(xí)慣、預(yù)測(cè)其行為序列；對(duì)于群體行為來(lái)說(shuō)，對(duì)其進(jìn)行分析建?？梢詫?shí)現(xiàn)大規(guī)模人群的綜合效果的模擬，發(fā)掘出單人行為所無(wú)法獲得的信息。本文對(duì)近年來(lái)關(guān)于用戶網(wǎng)絡(luò)行為分析模擬的研究進(jìn)行簡(jiǎn)單的闡述和梳理，并且對(duì)其未來(lái)的研究與發(fā)展進(jìn)行了展望。

1 研究現(xiàn)狀及分類

用戶網(wǎng)絡(luò)行為的研究在研究方向上比較集中，主要可以分為個(gè)人網(wǎng)絡(luò)行為和群體網(wǎng)絡(luò)行為兩大類，除去肖云鵬[1]將個(gè)人行為動(dòng)力學(xué)模型結(jié)合群體動(dòng)力學(xué)模型建立了一個(gè)針對(duì)在線社會(huì)網(wǎng)絡(luò)場(chǎng)景的用戶行為動(dòng)力學(xué)模型之外，各類研究均可歸結(jié)為在個(gè)人網(wǎng)絡(luò)行為和群體網(wǎng)絡(luò)行為兩個(gè)方面中單獨(dú)選擇一個(gè)進(jìn)行深入探討。

1.1 個(gè)人行為

在個(gè)人行為的研究中，可以分為粗粒度行為和細(xì)粒度行為兩大類，其中細(xì)粒度行為研究是指對(duì)用戶使用鼠標(biāo)或者鍵盤的操作行為進(jìn)行的研究，其關(guān)注點(diǎn)在于用戶對(duì)鼠標(biāo)、鍵盤等外部設(shè)備的使用特征，如用戶在使用鼠標(biāo)時(shí)所產(chǎn)生的軌跡；而粗粒度行為研究是指對(duì)用戶使用應(yīng)用程序的操作進(jìn)行的研究，其關(guān)注點(diǎn)在于用戶使用何種應(yīng)用程序以及使用應(yīng)用程序進(jìn)行了何種操作，如用戶使用瀏覽器進(jìn)行網(wǎng)頁(yè)內(nèi)容的瀏覽。

1.1.1細(xì)粒度行為

在用戶細(xì)粒度行為研究方面，Zheng Nan等人[2]通過(guò)研究不同用戶操縱鼠標(biāo)時(shí)的行為特征，選取三個(gè)角度相關(guān)的特征族，訓(xùn)練得到一個(gè)在Block框架下錯(cuò)誤率和錯(cuò)誤接受率均可低至1.3%的SVM模型，從而證實(shí)用戶的鼠標(biāo)行為具有強(qiáng)區(qū)分性。文中同時(shí)指出，通過(guò)模擬鼠標(biāo)行為有可能成功地欺騙該身份認(rèn)證模型。而在鼠標(biāo)行為模擬方面，使用真實(shí)的用戶行為模板進(jìn)行模擬是許多學(xué)者的選擇，如GARG A[3]等人從真實(shí)用戶的操作數(shù)據(jù)中提取了用戶動(dòng)機(jī)、技能、軟件安裝配置、鍵盤鼠標(biāo)活動(dòng)四部分相關(guān)特征，生成行為模板，進(jìn)一步使用其團(tuán)隊(duì)開(kāi)發(fā)的Usim用戶行為模擬接口進(jìn)行了一些異常操作的模擬。其實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)表明，通過(guò)使用此模擬數(shù)據(jù)來(lái)對(duì)用戶異常行為檢測(cè)模型的訓(xùn)練進(jìn)行輔助，模型的精度得到了有效提高。由于在應(yīng)用該模擬方法時(shí)，使用了關(guān)于用戶緊張程度的特征，并且鍵盤、鼠標(biāo)操作的宏觀形勢(shì)與原始數(shù)據(jù)類似，故其對(duì)用戶行為特征理應(yīng)有一定的刻畫(huà)，但是其具體效果還有待考證。除此之外，Hu Shujie等人[4]提出了一種用戶級(jí)鼠標(biāo)行為模擬的方法，使用該方法可以在僅有少量已知鼠標(biāo)行為數(shù)據(jù)的情況下，模擬出該用戶在各種常見(jiàn)場(chǎng)景下的鼠標(biāo)行為。該文針對(duì)上文提到的經(jīng)典鼠標(biāo)身份認(rèn)證框架[2]進(jìn)行了模擬數(shù)據(jù)實(shí)驗(yàn)，實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明此方法能夠以平均超過(guò)60%的通過(guò)率成功欺騙錯(cuò)誤率已經(jīng)低至1%的認(rèn)證模型。但是，此方法只是進(jìn)行了簡(jiǎn)單的模擬，并沒(méi)有考慮到不同用戶的行為特征分布會(huì)有不同的情況。在進(jìn)行鼠標(biāo)行為建模時(shí)，其特征維度通常比較高，Cai Zhongmin等人[5]考慮到用戶在鼠標(biāo)動(dòng)力學(xué)上的差異，對(duì)44種特征進(jìn)行抽取，基于Multidimensional Scaling、Laplacian Eigenmaps、Isometric Feature Mapping、Local Liner Embedding等降維方法，分別使用了Random Forest、SVM、Neural Network以及Mearest Neighbor進(jìn)行二分類實(shí)驗(yàn)，結(jié)果表明，通過(guò)使用降維方法處理過(guò)的數(shù)據(jù)來(lái)進(jìn)行分類，效果要好于直接使用未降維的數(shù)據(jù)進(jìn)行分類。除此之外，該實(shí)驗(yàn)還顯示，序列的特征空間如果足夠長(zhǎng)，行為的差異就會(huì)變小，使得分類的FRR和FAR有所提高。在鼠標(biāo)行為模擬之外，敲擊鍵盤的行為也是用戶行為的重要部分，在此方面，MONACO J V等人[7]通過(guò)研究發(fā)現(xiàn)，人們通常使用的單詞的平均長(zhǎng)度為6個(gè)字母或者5個(gè)字母再加上1個(gè)空格字符，而絕大多數(shù)人敲擊鍵盤的頻率平均是200次/分鐘，這相當(dāng)于每分鐘打出了33個(gè)單詞，而職業(yè)打字員其打字速度是平均速度的兩倍，因此，模擬鍵盤行為時(shí)需要對(duì)此進(jìn)行考慮。鼠標(biāo)行為和鍵盤行為共同構(gòu)成了用戶的細(xì)粒度行為，因而在模擬用戶的行為時(shí)，需要將二者綜合考慮，使得模擬結(jié)果盡量符合用戶鼠標(biāo)和鍵盤的行為習(xí)慣。

1.1.2粗粒度行為

在粗粒度行為研究方面，根據(jù)模擬的層次不同，可以粗略地分為行為序列的生成和行為的實(shí)現(xiàn)兩種研究，在行為序列生成上，LETHAM B等人[8]提出一種通用的序列預(yù)測(cè)模型，該模型基于其團(tuán)隊(duì)提出的一個(gè)序列預(yù)測(cè)損失函數(shù)，其核心在于建模時(shí)并不無(wú)條件地使用原始行為序列，而是考慮其中對(duì)于預(yù)測(cè)結(jié)果有影響的行為序列。對(duì)該模型分別使用食品推薦、郵件收件人預(yù)測(cè)、病人狀態(tài)預(yù)測(cè)三個(gè)數(shù)據(jù)集進(jìn)行實(shí)驗(yàn)，采用擬牛頓法來(lái)對(duì)損失函數(shù)的參數(shù)進(jìn)行擬合，結(jié)果表明，相對(duì)于余弦相似度模型和關(guān)聯(lián)規(guī)則模型，此模型可以獲得更高的模擬精度。而在行為實(shí)現(xiàn)上，AMIRKHANYAN A等人[9]設(shè)計(jì)實(shí)現(xiàn)了一種基于用戶行為狀態(tài)圖(User Behavior States Graph，UBSG)的用戶行為模擬方案。使用預(yù)定義的狀態(tài)、動(dòng)作以及動(dòng)作實(shí)現(xiàn)接口，描述用戶在特定場(chǎng)景下的行為。從本質(zhì)上來(lái)講，其模型為有限狀態(tài)機(jī)，模型使用人工手動(dòng)編寫腳本來(lái)對(duì)虛擬機(jī)進(jìn)行操作從而實(shí)現(xiàn)用戶的操作行為，其狀態(tài)被定義為屏幕截圖，用戶的操作行為是將登錄、輸入密碼、Ctrl+C等常用操作進(jìn)行了封裝，狀態(tài)之間的切換被設(shè)計(jì)為一套接口。此模型最主要的問(wèn)題在于：由于狀態(tài)定義為屏幕截圖，其狀態(tài)的確定只能通過(guò)截圖匹配的方式進(jìn)行，故其魯棒性較差；狀態(tài)圖的具體定義和狀態(tài)之間的切換方式完全依賴于人工的手工操作，導(dǎo)致模型的自動(dòng)化程度以及可擴(kuò)展性較差?？傮w來(lái)說(shuō)此模型實(shí)現(xiàn)了狀態(tài)之間的切換，但未完成用戶行為的自動(dòng)生成工作，不能單獨(dú)進(jìn)行針對(duì)具體用戶進(jìn)行高逼真度的行為模擬。其典型的用戶行為狀態(tài)圖如圖1所示，其中，Si代表狀態(tài)，Ai代表用戶轉(zhuǎn)換到下一個(gè)狀態(tài)所要執(zhí)行的操作。

圖1 用戶行為狀態(tài)圖

吳書(shū)等人[10]通過(guò)研究發(fā)現(xiàn)，為達(dá)到大幅度提升用戶行為預(yù)測(cè)任務(wù)性能的效果，可以通過(guò)引入充足的情景大數(shù)據(jù)，從而揭示出用戶行為發(fā)生的機(jī)制的方法來(lái)實(shí)現(xiàn)。通過(guò)借鑒自然語(yǔ)言領(lǐng)域常用的詞向量處理方法word2vec[11]的思想，Wu Shu等人[12]提出了一種名為情境操作張量(Contextual Operation Tensor，COT)的建模方法。該方法的思想為通過(guò)將名詞語(yǔ)義表達(dá)向量化、情境信息表達(dá)矩陣化，從而使得情境下實(shí)體的新屬性能夠?qū)⑻囟ㄇ榫诚聦?shí)體表達(dá)上的改變反映出來(lái)；與此同時(shí)，將情境信息的潛在語(yǔ)義作為操作矩陣來(lái)進(jìn)行描述，使用多個(gè)基本的操作矩陣共同生成情境操作矩陣來(lái)描述共同點(diǎn)的情境語(yǔ)義操作。將該模型與 CARS2[13]、Hetero-MF[14]、FM[15]、Multiverse Recommendation[16]以及SVD++[17]等情境建模方法進(jìn)行對(duì)比，可以得出該模型在RMSE和MAE上具有一定的優(yōu)越性。

張新星[18]對(duì)用戶行為的實(shí)現(xiàn)進(jìn)行了實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證，使用基于“錄制-回放”策略的網(wǎng)絡(luò)桌面應(yīng)用操作模擬方案，結(jié)合KVM虛擬機(jī)技術(shù)，實(shí)現(xiàn)了在Windows XP、Windows 7和Ubuntu12.04桌面版等多種操作系統(tǒng)平臺(tái)上用戶對(duì)瀏覽網(wǎng)頁(yè)、播放音視頻、首發(fā)郵件、使用即時(shí)通信軟件等典型網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用的操作行為，該實(shí)驗(yàn)方案以生成的網(wǎng)絡(luò)流量的真實(shí)性(網(wǎng)絡(luò)流量的突發(fā)性及自相似性)作為用戶行為真實(shí)性的評(píng)價(jià)依據(jù)，在模擬過(guò)程中隨機(jī)選擇兩個(gè)時(shí)長(zhǎng)為450 s的時(shí)間段，對(duì)其中流量數(shù)據(jù)使用R/S法[19]求解Hurst參數(shù)，分別得到0.854 4和0.905 5的結(jié)果，表明模擬行為產(chǎn)生的流量具有良好的長(zhǎng)相關(guān)特性。

1.2 群體行為

在群體用戶行為的研究中，最為常見(jiàn)的方法是根據(jù)統(tǒng)計(jì)特征來(lái)建立統(tǒng)計(jì)模型從而對(duì)群體用戶的行為特征進(jìn)行刻畫(huà)，Yang Jie等人[20]通過(guò)對(duì)中國(guó)某南方城市一周的2G/3G移動(dòng)網(wǎng)絡(luò)流量行進(jìn)分析處理，將群體用戶行為在數(shù)據(jù)流量消耗、移動(dòng)模式、網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用使用三個(gè)方面進(jìn)行了研究，使用分裂層次聚類的方法將用戶進(jìn)行分類，對(duì)每類用戶的行為進(jìn)行分析后得出此三方面之間的關(guān)系，進(jìn)一步得出有50%的用戶每天使用5種以上的不同的應(yīng)用，在不同的時(shí)間段用戶所偏好的應(yīng)用種類亦有所不同，并且移動(dòng)流量使用與移動(dòng)模式對(duì)用戶的應(yīng)用使用有很大的影響。受統(tǒng)計(jì)模型的限制，其并不能滿足對(duì)用戶行為進(jìn)行模擬的需求，基于統(tǒng)計(jì)之上對(duì)統(tǒng)計(jì)結(jié)果進(jìn)行再次建模處理的模式越來(lái)越受重視， LOYOLA P等人[21]使用蟻群算法從聚類的用戶Web會(huì)話集中學(xué)習(xí)到一個(gè)文本偏好向量作為用戶特征描述，根據(jù)此文本偏好向量，發(fā)布到網(wǎng)絡(luò)圖中的蟻群便可生成一系列的網(wǎng)頁(yè)訪問(wèn)行為。通過(guò)與原有真實(shí)會(huì)話對(duì)比可以得出，該模型所生成的模擬會(huì)話與真實(shí)會(huì)話的相似度接近80%。除此之外，Wang Gang等人[22]構(gòu)建了一個(gè)使用無(wú)監(jiān)督模型來(lái)識(shí)別用戶行為的系統(tǒng)，該系統(tǒng)通過(guò)分析用戶的點(diǎn)擊流數(shù)據(jù)(用戶點(diǎn)擊事件所形成的路徑信息)來(lái)劃分相似度圖(節(jié)點(diǎn)表示用戶，節(jié)點(diǎn)之間的邊通過(guò)點(diǎn)擊流的相似性加權(quán)得到)來(lái)進(jìn)行用戶聚類。其思想是通過(guò)利用迭代特征修剪來(lái)捕獲用戶群內(nèi)的自然層次結(jié)構(gòu)，從而識(shí)別用戶的行為。通過(guò)使用Whisper和人人網(wǎng)的真實(shí)數(shù)據(jù)來(lái)進(jìn)行實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證，結(jié)果表明，該系統(tǒng)可以準(zhǔn)確地辨別出用戶的異常行為，甚至可以預(yù)測(cè)用戶的未來(lái)行為。

2 未來(lái)研究展望

綜上所述，在可以預(yù)見(jiàn)的未來(lái)，針對(duì)用戶網(wǎng)絡(luò)行為模擬技術(shù)研究，在個(gè)人行為方面還將依然圍繞提高用戶個(gè)人行為的細(xì)粒度模擬精度、粗粒度的行為序列生成的逼真度的方向發(fā)展，除此之外，粗細(xì)粒度結(jié)合、用戶序列生成與執(zhí)行之間的結(jié)合的重要性也將日漸凸顯。而在群體行為方面，在將統(tǒng)計(jì)特征完整提取的基礎(chǔ)之上，如何將個(gè)人行為與群體行為有機(jī)結(jié)合，即如何對(duì)個(gè)人行為進(jìn)行合理調(diào)度，使由眾多個(gè)人行為構(gòu)成的群體行為依然保持符合群體的統(tǒng)計(jì)特征將是一個(gè)重要的研究方向。

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