《网络复杂行为分析方法研究》为作者：唐立军最新的研究成果，本论文的主要观点为针对目前网络资源推荐的准确性问题，从数据采集、处理、存储、查询等方面开展了网络用户复杂行为分析研究，得到基于网络用户复杂行为的资源推荐方法。通过前端埋点js代码、java web框架自定义过滤器实现多数据源采集，对采集数据预处理，采用Flume+Kafka+Hbase来实现可靠高速存储及查询，通过归一化法和熵权法分析网络用户复杂行为。将该复杂行为分析方法应用于网络资源推荐系统，系统支持多渠道快速稳定采集，百万级数据可靠存储，毫秒级查询速度，在业务逻辑不变的情况下大大提高了复杂行为网络资源推荐的实时性和准确性。现欲投《计算机工程与科学》，不知是否符合录用要求，望您批评与指正。