Extraction and Classification of User Behavior

Abstract

The multimedia document generator, iClass system, has been used by professors from the Institutes of Chemistry, Mathematics and Computer Science from the University of São Paulo aiming at helping the multimedia content production and availability. Data from user interactions, available in iClass system, have motivated this work which aims at studying the user behavior under different circumstances. The behavior extracted makes possible the analysis of different patterns of the same user, among groups, and distinct users. Those pattern differences should help to understand user evolution in iClass system under diverse situations. The data are grouped by a neural network and afterwards Markov Chains are built to represent their behaviors in different time moments. The detected user or group behavior variations are related to classify profiles and comprehend them in different situations.

Exploring the dynamic contribution behavior of editors in wikis based on time series analysis

“…Cluster analysis of time series data have also been undertaken to detect temporal patterns. dos Santos et al (2007) used cluster analysis to identify different user types in an i-Class system, a virtual learning system which works as a whiteboard, generating databases containing user interaction information. To study the types of editors, we adopted the method in the current study.…”

Uma abordagem de predição da dinâmica comportamental de processos para prover autonomia a ambientes distribuídos

“…Diversos trabalhos evidenciam que a extração do comportamento de processos resulta em uma grande quantidade de informações repetitivas e similares, o que torna complexa a sua análise (Madhyastha & Reed, 1997;Feitelson et al, 1997;Pavlovic et al, 1999;Thacker & Mayhew, 1990;Santos et al, 2007;Mello et al, 2005;Senger et al, 2005;. Isso motivou o projeto de técnicas, baseadas em abordagens de classificação e agrupamento de dados, para reduzir a dimensionalidade de dados e determinar padrões mais representativos.…”

Classificação e detecção de variações de comportamento: uma abordagem aplicada à identificação de perfis de usuários

“…Também foram apresentados resultados experimentais realizados no início do pro- Santos et al, 2007) Figura 5.14: Variação no padrão de comportamento de cada usuário. Usuário 1 -Resultado dos experimentos utilizando a medida de similaridade DTW, onde são comparados os resultados de treinamento com 10 assinaturas verdadeiras e 40 falsas.…”

“…Resultados obtidos seriam correlacionados a fim de detectar características individuais e similares entre usuários. Diversos experimentos foram então conduzidos e seus resultados publicados no The 2007 IFIP International Conference on Embedded and Ubiquitous Computing (dosSantos et al, 2007).Para a realização de tais experimentos, necessitou-se estudar a forma de armazenamento de informações do iClass e como essas poderiam ser utilizadas. Esse sistema mantém informações de interações de usuários em arquivos no formato XML.…”