Informacja

Drogi użytkowniku, aplikacja do prawidłowego działania wymaga obsługi JavaScript. Proszę włącz obsługę JavaScript w Twojej przeglądarce.

Wyszukujesz frazę "Web traffic" wg kryterium: Temat


Wyświetlanie 1-5 z 5
Tytuł:
Detecting anomalies in advertising web traffic with the use of the variational autoencoder
Autorzy:
Gabryel, Marcin
Lada, Dawid
Filutowicz, Zbigniew
Patora-Wysocka, Zofia
Kisiel-Dorohinicki, Marek
Chen, Guang Yi
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/2147149.pdf
Data publikacji:
2022
Wydawca:
Społeczna Akademia Nauk w Łodzi. Polskie Towarzystwo Sieci Neuronowych
Tematy:
anomaly detection
web traffic
ad fraud
variational autoencoder
Opis:
This paper presents a neural network model for identifying non-human traffic to a website, which is significantly different from visits made by regular users. Such visits are undesirable from the point of view of the website owner as they are not human activity, and therefore do not bring any value, and, what is more, most often involve costs incurred in connection with the handling of advertising. They are made most often by dishonest publishers using special software (bots) to generate profits. Bots are also used in scraping, which is automatic scanning and downloading of website content, which actually is not in the interest of website authors. The model proposed in this work is learnt by data extracted directly from the web browser during website visits. This data is acquired by using a specially prepared JavaScript that monitors the behavior of the user or bot. The appearance of a bot on a website generates parameter values that are significantly different from those collected during typical visits made by human website users. It is not possible to learn more about the software controlling the bots and to know all the data generated by them. Therefore, this paper proposes a variational autoencoder (VAE) neural network model with modifications to detect the occurrence of abnormal parameter values that deviate from data obtained from human users’ Internet traffic. The algorithm works on the basis of a popular autoencoder method for detecting anomalies, however, a number of original improvements have been implemented. In the study we used authentic data extracted from several large online stores.
Źródło:
Journal of Artificial Intelligence and Soft Computing Research; 2022, 12, 4; 255--266
2083-2567
2449-6499
Pojawia się w:
Journal of Artificial Intelligence and Soft Computing Research
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Modelowanie ruchu webowego dla potrzeb badania wydajności biznesowego serwisu WWW
Web traffic modeling to evaluate efficiency of a business Web server system
Autorzy:
Suchacka, G.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/274933.pdf
Data publikacji:
2010
Wydawca:
Sieć Badawcza Łukasiewicz - Przemysłowy Instytut Automatyki i Pomiarów
Tematy:
serwis WWW
handel elektroniczny
B2C
ruch webowy
eksperyment symulacyjny
web server
e-commerce
Web traffic
simulation experiment
Opis:
Artykuł dotyczy problemu modelowania ruchu webowego charakterystycznego dla serwisów WWW obsługujących aplikacje handlu elektronicznego typu B2C (ang. Business-to-Consumer), które w artykule określane są jako serwisy biznesowe. Problem ten wiąże się z szerszym zagadnieniem, jakim jest ocena i prognozowanie wydajności serwisów WWW na drodze eksperymentów symulacyjnych. Przedyskutowano specyfikę obciążenia biznesowych serwisów webowych, a następnie przedstawiono proponowany model obciążenia, opracowany na podstawie dostępnych w literaturze wyników badań charakteryzujących obciążenie rzeczywistych serwisów WWW. Zaproponowano połączenie modelu sesji użytkownika na witrynie B2C z modelem obciążenia na poziomie żądań HTTP, co pozwala na generowanie ruchu webowego charakterystycznego dla witryn B2C o dużej zmienności natężenia, co potwierdzają przedstawione wyniki badań symulacyjnych.
The paper deals with the problem of modeling Web traffic which is characteristic of Web server systems hosting e-commerce B2C (Business-to-Consumer) sites. In the paper such systems are called business Web server systems. The problem is related to a broad issue of Web server system performance prediction and evaluation through simulation experiments. First, a specificity of business Web server system workload is discussed, followed by the proposal of a workload model, based on up-to-date results on real Web server workload characteristics. We propose combining a model of a user session at a B2C Web site with HTTP-level workload models both for business and non-business Web servers. Simulation results have shown that the generated Web traffic is highly variable and bursty.
Źródło:
Pomiary Automatyka Robotyka; 2010, 14, 12; 57-60
1427-9126
Pojawia się w:
Pomiary Automatyka Robotyka
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
A k-Nearest Neighbors Method for Classifying User Sessions in E-Commerce Scenario
Autorzy:
Suchacka, G.
Skolimowska-Kulig, M.
Potempa, A.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/308645.pdf
Data publikacji:
2015
Wydawca:
Instytut Łączności - Państwowy Instytut Badawczy
Tematy:
data mining
e-commerce
k-Nearest Neighbors
k-NN
log file analysis
online store
R-project
supervised classification
web mining
Web store
Web traffic
Web usage mining
Opis:
This paper addresses the problem of classification of user sessions in an online store into two classes: buying sessions (during which a purchase confirmation occurs) and browsing sessions. As interactions connected with a purchase confirmation are typically completed at the end of user sessions, some information describing active sessions may be observed and used to assess the probability of making a purchase. The authors formulate the problem of predicting buying sessions in a Web store as a supervised classification problem where there are two target classes, connected with the fact of finalizing a purchase transaction in session or not, and a feature vector containing some variables describing user sessions. The presented approach uses the k-Nearest Neighbors (k-NN) classification. Based on historical data obtained from online bookstore log files a k-NN classifier was built and its efficiency was verified for different neighborhood sizes. A 11-NN classifier was the most effective both in terms of buying session predictions and overall predictions, achieving sensitivity of 87.5% and accuracy of 99.85%.
Źródło:
Journal of Telecommunications and Information Technology; 2015, 3; 64-69
1509-4553
1899-8852
Pojawia się w:
Journal of Telecommunications and Information Technology
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Queuing networks to evaluate web applications: simulation
Autorzy:
Pasini, Leonardo
Barboni, Morena
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/1955220.pdf
Data publikacji:
2019
Wydawca:
Politechnika Gdańska
Tematy:
traffic simulators
queuing networks
web application
distributed simulation
Opis:
This work fits into the context of our studies on traffic simulation for computer and telecommunication networks [1–5]. The technique that we use is based on complex queuing network models that allow us to simulate the functioning of network devices, and the traffic flows between them. In a previous work [2] we defined a library of objects for the modeling of the computer network. This library also models the network traffic induced by the execution of web applications run in a distributed fashion on various network devices. In this work we describe the changes applied to the service procedures of some library objects, and we develop a specific study for the evaluation of the execution times of three types of applications: 1. Navigation 2. Download Manager 3. Mobile Agents.
Źródło:
TASK Quarterly. Scientific Bulletin of Academic Computer Centre in Gdansk; 2019, 23, 3; 319-355
1428-6394
Pojawia się w:
TASK Quarterly. Scientific Bulletin of Academic Computer Centre in Gdansk
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Queuing networks to evaluate web applications: modelling
Autorzy:
Pasini, L.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/1940184.pdf
Data publikacji:
2017
Wydawca:
Politechnika Gdańska
Tematy:
traffic simulators
queuing networks
web application
symulator ruchu
kolejkowanie sieci
aplikacja internetowa
Opis:
The aim of this work is to define a procedure for the modelling of a computer network for the simulation of the network traffic induced by the execution of web applications. The work consists in describing the objects of a library defined for modelling both the hardware and the software of the system. These are specific objects with an architecture based on complex queuing service structures. The objects of the library are used to both build the computer network model and describe the operation of a web application executed on the network in a distributed fashion.
Źródło:
TASK Quarterly. Scientific Bulletin of Academic Computer Centre in Gdansk; 2017, 21, 3; 197-214
1428-6394
Pojawia się w:
TASK Quarterly. Scientific Bulletin of Academic Computer Centre in Gdansk
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
    Wyświetlanie 1-5 z 5

    Ta witryna wykorzystuje pliki cookies do przechowywania informacji na Twoim komputerze. Pliki cookies stosujemy w celu świadczenia usług na najwyższym poziomie, w tym w sposób dostosowany do indywidualnych potrzeb. Korzystanie z witryny bez zmiany ustawień dotyczących cookies oznacza, że będą one zamieszczane w Twoim komputerze. W każdym momencie możesz dokonać zmiany ustawień dotyczących cookies