行为研究软件

视频动作行为分析软件市面上比较好的就是vioovi的ECRS工时分析软件，这是一个综合性软件，包括：IE软件、IE改善软件、工业工程软件、作业改善/业务改善软件、动作分析软件、标准工时计算软件等全部功能，是真的非常好用，我们公司就一直在用这个软件。

app用户行为分析需要细致的分析，结合用户行为数据，多种方案同步测试才能发现最佳的用户体验，AB测试就是一种很好的方式，国内用吆喝科技的AppAdhoc就可方便的实现。

行为分析软件不少 但是有像火眼一样通俗易懂的好象本人暂时没发现

Web日志挖掘分析的方法日志文件的格式及其包含的信息①2006-10-17 00:00:00②202.200.44.43 ③218.77.130.24 80 ④GET ⑤/favicon.ico ⑥Mozilla/5.0+(Windows；+U；+Windows+NT+5.1；+zh-CN；+rv：1.8.0.3)+Gecko/20060426+Firefox/1.5.0.3。①访问时间；②用户IP地址；③访问的URL，端口；④请求方法(“GET”、“POST”等)；⑤访问模式；⑥agent，即用户使用的操作系统类型和浏览器软件。一、日志的简单分析1、注意那些被频繁访问的资源2、注意那些你网站上不存在资源的请求。常见的扫描式攻击还包括传递恶意参数等：3、观察搜索引擎蜘蛛的来访情况4、观察访客行为应敌之策：1、封杀某个IP2、封杀某个浏览器类型（Agent）3、封杀某个来源（Referer）4、防盗链5、文件重命名作用：1.对访问时间进行统计，可以得到服务器在某些时间段的访问情况。2.对IP进行统计，可以得到用户的分布情况。3.对请求URL的统计，可以得到网站页面关注情况。4.对错误请求的统计，可以更正有问题的页面。二、Web挖掘根据所挖掘的Web 数据的类型，可以将Web 数据挖掘分为以下三类：Web 内容挖掘(Web Content Mining)、Web 结构挖掘(Web Structure Mining)、Web 使用挖掘(Web Usage Mining)（也称为Web日志挖掘）。 ①Web内容挖掘。Web内容挖掘是指从文档的内容中提取知识。Web内容挖掘又分为文本挖掘和多媒体挖掘。目前多媒体数据的挖掘研究还处于探索阶段,Web文本挖掘已经有了比较实用的功能。Web文本挖掘可以对Web上大量文档集合的内容进行总结、分类、聚类、关联分析,以及利用Web文档进行趋势预测等。Web文档中的标记,例如<Title>和<Heading>等蕴含了额外的信息,可以利用这些信息来加强Web文本挖掘的作用。 ②Web结构挖掘。Web结构挖掘是从Web的组织结构和链接关系中推导知识。它不仅仅局限于文档之间的超链接结构,还包括文档内部的结构。文档中的URL目录路径的结构等。Web结构挖掘能够利用网页间的超链接信息对搜索引擎的检索结果进行相关度排序,寻找个人主页和相似网页,提高Web搜索蜘蛛在网上的爬行效率,沿着超链接优先爬行。Web结构挖掘还可以用于对Web页进行分类、预测用户的Web链接使用及Web链接属性的可视化。对各个商业搜索引擎索引用的页数量进行统计分析等。 ③Web使用记录挖掘。Web使用记录挖掘是指从Web的使用记录中提取感兴趣的模式，目前Web使用记录挖掘方面的研究较多,WWW中的每个服务器都保留了访问日志,记录了关于用户访问和交互的信息,可以通过分析和研究Web日志记录中的规律,来识别网站的潜在用户;可以用基于扩展有向树模型来识别用户浏览序列模式,从而进行Web日志挖掘;可以根据用户访问的Web记录挖掘用户的兴趣关联规则,存放在兴趣关联知识库中,作为对用户行为进行预测的依据,从而为用户预取一些Web页面,加快用户获取页面的速度，分析这些数据还可以帮助理解用户的行为,从而改进站点的结构,或为用户提供个性化的服务。通过对Web服务器日志中大量的用户访问记录深入分析，发现用户的访问模式和兴趣爱好等有趣、新颖、潜在有用的以及可理解的未知信息和知识，用于分析站点的使用情况，从而辅助管理和支持决策。当前，web日志挖掘主要被用于个性化服务与定制、改进系统性能和结构、站点修改、商业智能以及web特征描述等诸多领域。三、Web日志挖掘的方法（一）首先，进行数据的预处理。 从学习者的访问日志中得到的原始日志记录并不适于挖掘，必须进行适当的处理才能进行挖掘。因此，需要通过日志清理，去除无用的记录；对于某些记录，我们还需要通过站点结构信息，把URL路径补充成完整的访问序列；然后划分学习者，并把学习者的会话划分成多个事务。（二）其次，进行模式发现 一旦学习者会话和事务识别完成，就可以采用下面的技术进行模式发现。模式发现, 是对预处理后的数据用数据挖掘算法来分析数据。分有统计、分类、聚类、关等多种方法。① 路径分析。它可以被用于判定在一个站点中最频繁访问的路径，还有一些其它的有关路径的信息通过路径分析可以得出。路径分析可以用来确定网站上的频繁访问路径, 从而调整和优化网站结构, 使得用户访问所需网页更加简单快捷, 还可以根据用户典型的浏览模式用于智能推荐和有针对性的电子商务活动。例如：70% 的学习者在访问/ E-Business /M2时，是从/EB开始，经过/ E-Business /SimpleDescription，/ E-Business /M1；65%的学习者在浏览4个或更少的页面内容后就离开了。利用这些信息就可以改进站点的设计结构。② 关联规则。 使用关联规则发现方法，可以从Web的访问事务中找到的相关性。关联规则是寻找在同一个事件中出现的不同项的相关性，用数学模型来描述关联规则发现的问题：x=>y的蕴含式，其中x,y为属性——值对集(或称为项目集)，且X∩Y空集。在数据库中若S%的包含属性——值对集X的事务也包含属性——值集Y，则关联规则X=>Y的置信度为C%。③ 序列模式。在时间戳有序的事务集中，序列模式的发现就是指那些如“一些项跟随另一个项”这样的内部事务模式。它能发现数据库中如“在某一段时间内，客户购买商品A，接着会购买商品B，尔后又购买商品C，即序列A→B→C出现的频率高”之类的信息。序列模式描述的问题是：在给定的交易序列数据库中，每个序列按照交易的时间排列的一组交易集，挖掘序列函数作用是返回该数据库中高频率出现有序列。④ 分类分析。发现分类规则可以给出识别一个特殊群体的公共属性的描述，这种描述可以用于分类学习者。分类包括的挖掘技术将找出定义了一个项或事件是否属于数据中某特定子集或类的规则。该类技术是最广泛应用于各类业务问题的一类挖掘技术。分类算法最知名的是决策树方法，此外还有神经元网络、Bayesian分类等。例如：在/ E-Business /M4学习过的学习者中有40％是20左右的女大学生。⑤聚类分析。可以从Web访问信息数据中聚类出具有相似特性的学习者。在Web事务日志中，聚类学习者信息或数据项能够便于开发和设计未来的教学模式和学习群体。聚类是将数据集划分为多个类，使得在同一类中的数据之间有较高的相似度，而在不同类中的数据差别尽可能大。在聚类技术中，没有预先定义好的类别和训练样本存在，所有记录都根据彼此相似程度来加以归类。主要算法有k—means、DBSCAN等。聚类分析是把具有相似特征的用户或数据项归类,在网站管理中通过聚类具有相似浏览行为的用户。基于模糊理论的Web页面聚类算法与客户群体聚类算法的模糊聚类定义相同，客户访问情况可用URL(Uj)表示。有Suj={(Ci，fSuj(Ci))|Ci∈C}，其中fSuj(Ci)→[0，1]是客户Ci和URL(Uj)间的关联度：式中m为客户的数量，hits(Ci)表示客户Ci访问URL(Uj)的次数。利用Suj和模糊理论中的相似度度量Sfij定义建立模糊相似矩阵，再根据相似类[Xi]R的定义构造相似类，合并相似类中的公共元素得到的等价类即为相关Web页面。⑥统计。统计方法是从Web 站点中抽取知识的最常用方法, 它通过分析会话文件, 对浏览时间、浏览路径等进行频度、平均值等统计分析。虽然缺乏深度, 但仍可用于改进网站结构, 增强系统安全性, 提高网站访问的效率等。⑦协同过滤。协同过滤技术采用最近邻技术，利用客户的历史、喜好信息计算用户之间的距离，目标客户对特点商品的喜好程度由最近邻居对商品的评价的加权平均值来计算。（三）最后，进行模式分析。模式分析。基于以上的所有过程，对原始数据进行进一步分析，找出用户的浏览模式规律，即用户的兴趣爱好及习惯，并使其可视化，为网页的规划及网站建设的决策提供具体理论依据。其主要方法有：采用SQL查询语句进行分析；将数据导入多维数据立方体中，用OLAP工具进行分析并给出可视化的结果输出。（分类模式挖掘、聚类模式挖掘、时间序列模式挖掘、序列模式挖掘、关联规则等）四、关联规则（一）关联规则顾名思义，关联规则（association rule）挖掘技术用于于发现数据库中属性之间的有趣联系。一般使用支持度（support）和置信度（confidence）两个参数来描述关联规则的属性。 1.支持度。规则 在数据库 中的支持度 是交易集中同时包含 ， 的事务数与所有事务数之比，记为 。支持度描述了 ， 这两个项集在所有事务中同时出现的概率。2．置信度。规则 在事务集中的置信度(confidence)是指同时包含 ， 的事务数与包含 的事务数之比，它用来衡量关联规则的可信程度。记为 规则 A Þ C:支持度= support({A}È{C}) = 50%，置信度= support({A}È{C})/support({A}) = 66.6% （二）Apriori方法简介Apriori算法最先是由Agrawal等人于1993年提出的，它的基本思想是：首先找出所有具有超出最小支持度的支持度项集，用频繁的(k—1)-项集生成候选的频繁k-项集；其次利用大项集产生所需的规则；任何频繁项集的所有子集一定是频繁项集是其核心。Apriori算法需要两个步骤：第一个是生成条目集；第二个是使用生成的条目集创建一组关联规则。当我们把最小置信度设为85%，通过关联规则的形成以及对应置信度的计算，我们可以从中得到以下有用的信息：1.置信度大于最小置信度时：我们可以这样认为，用户群体在浏览相关网页时，所呈列的链接之间是有很大关联的，他们是用户群的共同爱好，通过网页布局的调整，从某种意义上，可以带来更高的点击率及潜在客户；2.置信度小于最小置信度时：我们可以这样认为，用户群体对所呈列链接之间没太多的关联，亦或关联规则中的链接在争夺用户。五、网站中Web日志挖掘内容　　（1）网站的概要统计。网站的概要统计包括分析覆盖的时间、总的页面数、访问数、会话数、惟一访问者、以及平均访问、最高访问、上周访问、昨日访问等结果集。　　（2）内容访问分析。内容访问分析包括最多及最少被访问的页面、最多访问路径、最多访问的新闻、最高访问的时间等。　　（3）客户信息分析。客户信息分析包括访问者的来源省份统计、访问者使用的浏览器及操作系统分析、访问来自的页面或者网站、来自的IP地址以及访问者使用的搜索引擎。　　（4）访问者活动周期行为分析。访问者活动周期行为分析包括一周7天的访问行为、一天24小时的访问行为、每周的最多的访问日、每天的最多访问时段等。　　（5）主要访问错误分析。主要访问错误分析包括服务端错误、页面找不到错误等。　　（6）网站栏目分析。网站栏目分析包括定制的频道和栏目设定，统计出各个栏目的访问情况，并进行分析。（7）商务网站扩展分析。商务网站扩展分析是专门针对专题或多媒体文件或下载等内容的访问分析。（8）有4个方向可以选择:①对用户点击行为的追踪，click stream研究；②对网页之间的关联规则的研究；③对网站中各个频道的浏览模式的研究；④根据用户浏览行为，对用户进行聚类，细分研究；（如果你能够结合现有的互联网产品和应用提出一些自己的建议和意见，那就更有价值了。）（9）发现用户访问模式。通过分析和探究Web日志记录中的规律，可以识别电子商务的潜在客户，提高对最终用户的服务质量，并改进Web服务器系统的性能。 (10)反竞争情报活动。反竞争情报是企业竞争情报活动的重要组成部分。六、相关软件及算法（一）相关软件：1.数据挖掘的专用软件wake。2.用OLAP工具3.已经有部分公司开发出了商用的网站用户访问分析系统，如WebTrends公司的CommerceTrends 3.0,它能够让电子商务网站更好地理解其网站访问者的行为，帮助网站采取一些行动来将这些访问者变为顾客。CommerceTrends主要由3部分组成：Report Generation Server、Campain Analyzer和Webhouse Builder。4.Accrue公司的Accrue Insight，它是一个综合性的Web分析工具,它能够对网站的运行状况有个深入、细致和准确的分析，通过分析顾客的行为模式，帮助网站采取措施来提高顾客对于网站的忠诚度，从而建立长期的顾客关系。（二）相关算法：1.运用各种算法进行数据挖掘：GSP算法, Prefixspana算法，2.关联规则分析：Apriori、FP-growth算法等。3.Apriori算法及其变种算法4.基于数据库投影的序列模式生长技术（database project based sequential pattern growth）5. Wake算法、MLC++等6. PageRank算法和HITS算法利用Web页面间的超链接信息计算“权威型”（Authorities）网页和“目录型”（Hubs）网页的权值。Web结构挖掘通常需要整个Web的全局数据，因此在个性化搜索引擎或主题搜索引擎研究领域得到了广泛的应用。7.参考检索引擎的挖掘算法，比如Apache的lucene等。

仅限于学习和研究一般是属于合理使用的范围，但你说是使用盗版软件，是否可以理解为你使用的软件本身就是属于著作权法所保护的作品，那么你就不存在侵权行为，找不到权利人啊。

先采纳

试试在线沙盘吧，符合你的要求http://camas.comodo.com/ 或者http://www.threatexpert.com/submit.aspx如果你想分析Sandboxie中的程序修改了哪些文件和注册表，可以下载一个Sandboxie的插件，叫sbiereg，它可以把沙盘中文件和注册表的改动列表保存到一个txt文件中如果你还不愿意...装个金山毒霸2011吧，里面有个功能叫金山安全沙箱，和Sandboxie差不多，不过金山沙箱对程序的行为会自动分析，有风险的或者类似病毒的会提示你。但是好像现在要会员VIP5（我也不确定VIP几）才能用金山沙箱，以前不用会员的，你可以找个老版本下载再或者，你可以在虚拟机里装个HIPS来分析程序行为

移动端要分网站和app网站的行为分析，跟pc端类似，但是在设备、浏览器、地域方面的数据需要关注更多。app，下载源、使用率、使用频次、时间、功能、卸载等。更细一些，可以分析app的人群特征、使用习惯，这都需要和具体软件功能结合统计。本回答被提问者和网友采纳

论文检测行业是一个新兴的产业。伴随着互联网的崛起，以往高校学生在图书馆查阅资料的行为逐步转移到网络上，通过便捷的网络进行查阅相关的信息。正是因为信息查阅的快捷，这把“双刃剑”同时也给在校的一部分学生提供了抄袭的便利，导致了高校抄袭事件、学术不端行为的高频率发生。为了更好地防范和减少这种行为的发生，以知网为代表的论文检测孕育而生，初期确实为防范论文抄袭起到了一定的作用，但是近几年论文检测市场进入了无序的状态，一些商家在利益的驱使下，利用各种劣质搜索程序（有的干脆使用频繁访问百度）欺骗广大学生，导致论文检测市场混乱，让很多学生受骗上当。论文检测在谈及标准前，首先看看他的目的。针对毕业生，希望通过从市场上寻来的论文检测，预先测试一下论文是否通过学校查重？针对于高校，希望通过机构版的论文查重，检测出学生的论文抄袭行为。所以可看出，他们的目的是矛盾关系。学生选择个人版论文检测的标准是什么呢？自然学校使用的论文查重标准就是自己追求的个人版论文检测的标准。这是一种狭义标准，目的是用矛去攻克盾。广义的标准是什么呢？我认为学生在使用论文检测时，应该着重在提高自我的论文水平，这也是论文检测的另外一层含义，而不是一味地通过学校的论文查重。如果我们可爱的同学能这么想的话，那么优秀论文检测的标准就需要满足两个条件：一是算法合理；二是比对数据库有针对性，而且全面。优秀的论文检测在中文分词、分句上有科学的算法；能够真正找出完整相似句子片段，检测出的相似字词前后通顺，语义相关，具备论文比对参考的价值；标题识别具备智能化，检测中文章的标题一般是不参与检测的，优秀的系统在相似片段的检测中能够自动识别标题，这样的论文检测技术才是最合理、最先进的；支持在线改重功能也是提高用户体验的一种重要指标。任何一个论文查重系统都查不出所有的抄袭内容,因为目前还没有哪一个查重系统可以收录齐整个地球上所有的文献，只要你抄袭的文献没有被收录到系统的比较库，就有可能是查不出来的。比如最新创作的研究文学作品，还未被系统收录；图片表格；标注引用文档格式等都有可能无法被系统查出来。如果有人认为，我的论文通过不同的论文检测系统进行查重，抄袭率最高的论文检测系统就是比对数据库最全面的，那你就错了！因为抄袭率最高的论文检测系统只是针对你的那篇论文而言，这篇论文假设抄袭内容涉及100篇文章，那只能说明这100篇文章在这个论文检测系统的比对库中含量高，仅此而已！所以，任何检测比对库的全面性只是相对的，不是绝对的，取决于你要去查重的那篇论文所涉及的抄袭内容。不同的论文检测系统所收录的文献资源库不同，种类不同，数量也不同，针对高校毕业生，学位、学术比对资源最丰富的是知网查重系统；针对医务工作者，医学比对资源最丰富的是万方查重系统；针对于写小说的作者，电子书比对资源最丰富的是大雅查重系统。那么作为一名即将毕业的学生如何界定一款适合自己的论文查重呢？我个人认为可以从两个方面来分析：一是前期敢于免费；二是极佳的用户体验。同学们可以先尝试使用首次检测免费的产品，一般敢于首次免费的论文查重目的是让用户通过亲身体验认识到什么是优秀论文检测，从而杜绝劣质论文检测的欺骗行为，肃清论文检测市场鱼龙混杂的不良局面。其次在用户体验方面，可以考虑使用带有在线改重功能的论文查重，因为这种功能可以实现同一界面上一边修改一边检测。即时反馈查重结果的用户体验使查重效率翻倍。