Modelling Website Visitation and Resource Usage Characteristics by IP Address Data

Abstract

Two large website visitation data sets based on IP addresses and resource request frequency for EBSCOhost interactions were fitted to different mathematical models. Results reveal that a Zipf model provided the best fit for the site visitation data and a generalized logarithmic series model provided the best fit for the resource request data.

Deux vastes corpus de données sur les visites de sites Web et basés sur les adresses numériques IP, de même que des données sur la fréquence des requêtes de ressources lors d’interactions dans EBSCOhost sont adaptés à différents modèles mathématiques. Les résultats démontrent que le modèle Zipf présente la meilleure correspondance pour les données sur les visites de sites et un modèle logarithmique général de série démontre la meilleure correspondance pour les données sur les requêtes de ressources.