基于网页浏览行为的分析

米 雪， 张 宁

（上海理工大学管理学院，上海 200093）

探索人类各种行为的统计特性，是探索自然界、认知人类自身的一个重要方面，对于研究经济、心理和众多社会学科有着重要的意义.在研究涉及人类行为特性的问题时，一个常常采用的传统近似是，将人类的行为简化为可以使用泊松过程描述的稳态随机过程.这种假设导致的一个结论是人的行为的时间统计特征是比较均匀的，两个相继行为之间的时间间隔的偏离其平均值很多的概率很小.但是，Barabási通过对用户电子邮件和普通邮件的发送与回复行为的时间间隔的实际统计，展示了与此截然不同的特性：人类行为同时具有长时间的静默与短期的高频率爆发，相邻两个事件的时间间隔分布存在满足反比幂函数的胖尾特性.这些行为的统计特性不能用传统的泊松过程进行描述，说明人类的个体行为可能存在复杂的动力学机制［1］.

Barabási等的工作开创了人类动力学的新方向.尽管这个方向问世时间很短，但是由于其理论和应用上的双重价值，很快就吸引了国际上许多知名科学家的关注［2］.随即研究者对这一问题展开了极为广泛的探索.Vazqueza［3］认为人类的记忆会对自身的行为产生巨大的影响，因此从人类记忆的角度解释了通信模式中人类动力学的非泊松分布.除此之外，人类行为不仅仅是为了完成某些任务，兴趣爱好往往也是驱动人类行为的一个重要因素，如网页浏览［4－8］、电影……