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1. WO2020112383 - MODÈLE PRÉDICTIF BASÉ SUR DES EMPREINTES NUMÉRIQUES D'APPLICATIONS WEB

Numéro de publication WO/2020/112383
Date de publication 04.06.2020
N° de la demande internationale PCT/US2019/061604
Date du dépôt international 15.11.2019
CIB
G06F 9/48 2006.01
GPHYSIQUE
06CALCUL; COMPTAGE
FTRAITEMENT ÉLECTRIQUE DE DONNÉES NUMÉRIQUES
9Dispositions pour la commande par programme, p.ex. unités de commande
06utilisant des programmes stockés, c. à d. utilisant un moyen de stockage interne à l'équipement de traitement de données pour recevoir ou conserver les programmes
46Dispositions pour la multiprogrammation
48Lancement de programmes; Commutation de programmes, p.ex. par interruption
CPC
G06F 9/4843
GPHYSICS
06COMPUTING; CALCULATING; COUNTING
FELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
9Arrangements for program control, e.g. control units
06using stored programs, i.e. using an internal store of processing equipment to receive or retain programs
46Multiprogramming arrangements
48Program initiating; Program switching, e.g. by interrupt
4806Task transfer initiation or dispatching
4843by program, e.g. task dispatcher, supervisor, operating system
G06N 5/022
GPHYSICS
06COMPUTING; CALCULATING; COUNTING
NCOMPUTER SYSTEMS BASED ON SPECIFIC COMPUTATIONAL MODELS
5Computer systems using knowledge-based models
02Knowledge representation
022Knowledge engineering; Knowledge acquisition
G06N 7/005
GPHYSICS
06COMPUTING; CALCULATING; COUNTING
NCOMPUTER SYSTEMS BASED ON SPECIFIC COMPUTATIONAL MODELS
7Computer systems based on specific mathematical models
005Probabilistic networks
Déposants
  • CITRIX SYSTEMS, INC. [US]/[US]
Inventeurs
  • VAN ROTTERDAM, Jeroen
Mandataires
  • TAYLOR, Michael W.
  • WOODSON, II, John F.
  • ABID, Jack
  • CARUS, David S.
  • MCKINNEY, Matt
  • REGAN, Christopher F.
  • WARTHER, Richard K.
Données relatives à la priorité
16/202,40028.11.2018US
Langue de publication anglais (EN)
Langue de dépôt anglais (EN)
États désignés
Titre
(EN) PREDICTIVE MODEL BASED ON DIGITAL FOOTPRINTS OF WEB APPLICATIONS
(FR) MODÈLE PRÉDICTIF BASÉ SUR DES EMPREINTES NUMÉRIQUES D'APPLICATIONS WEB
Abrégé
(EN)
A web server includes a web application being accessed by a plurality of users, and a processor that logs application inputs and outputs during a respective user session for each user, and creates a state diagram for each user during the respective user session based on the logged application inputs and outputs. Each state diagram represents states and transitions between the states. The processor translates each state diagram into vector space constructed by a sum of transition sequences defined by the transitions between the states, clusters similar transition sequences in each state diagram, and reduces each cluster of similar transition sequences in each state diagram into a single transition sequence. A reduced state diagram is generated for each state diagram based on the single transition sequences. The reduced state diagrams are analyzed to generate a predictive model representing a probability of state transitions between the different states.
(FR)
L'invention concerne un serveur web qui comprend une application web à laquelle accèdent une pluralité d'utilisateurs, et un processeur qui journalise des entrées et sorties d'application durant une session utilisateur respective pour chaque utilisateur, et crée un diagramme d'états pour chaque utilisateur durant la session utilisateur respective sur la base des entrées et sorties d'application journalisées. Chaque diagramme d'états représente des états et des transitions entre les états. Le processeur convertit chaque diagramme d'états en un espace vectoriel construit par une somme de séquences de transitions définies par les transitions entre les états, regroupe des séquences de transitions similaires dans chaque diagramme d'états, et réduit chaque groupe de séquences de transitions similaires dans chaque diagramme d'états en une séquence de transitions unique. Un diagramme d'états réduit est généré pour chaque diagramme d'états sur la base des séquences de transitions uniques. Les diagrammes d'états réduits sont analysés pour générer un modèle prédictif représentant une probabilité de transitions d'état entre les différents états.
Également publié en tant que
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