一种基于XGBoost的用户行为异常检测方法

伴随企业业务的不断扩增和电子化发展,企业自身数据和负载数据都开始暴增。然而,作为企业核心资产之一的内部数据,却面临着日益严峻的安全威胁。越来越多以周期长、频率低、隐蔽强为典型特征的非明显攻击绕过传统安全检测方法,对大量数据造成损毁。对此,根据用户、实体、行为关联,提出整合可以反映用户行为基线的各类数据,提取几种最能反映用户异常的基础特征,利用XGBoost的特征选择策略与FCM聚类算法结合,通过异常打分,定位异常风险最大的一批用户。结果显示,新提出的异常检测算法有着82%以上的准确率,以及86%以上的召回率。

基于特征分箱和K-Means算法的用户行为分析方法

针对网购用户所产生的购物行为进行分析,首先通过数据处理构建客户关系管理模型(RFM模型),在此模型的基础上采用特征分箱法和K-Means聚类两种方法对用户进行细分,并对2种模型结果进行比较分析,讨论二者的差异性和具体的应用范围和意义.其中,基于特征分箱法的RFM模型将变量转化到相似的尺度上并将变量离散化,使得用户分类标签更加清晰,也可依据各类标签分类出不同类型的用户.K-Means算法通过轮廓系数评估聚类算法质量以至于选取最优K值.本文实验分析结果可为运营商提供更加可靠直观的数据,使得运营商可以根据不同用户的不同行为进行市场细分,进而进行精准营销和服务设置.

新媒体平台用户行为的健康信息推送机制与受众反应探究

本文探讨了新媒体平台上基于用户行为的健康信息推送机制与受众反应之间的关系,分析了新媒体平台用户的行为特点,研究了用户需求与兴趣的多样性,以及推送机制的个性化算法。通过测量用户反应的多维度指标,包括行为变化、态度和满意度,评估了个性化推送对用户的影响,并研究了用户的信息传播行为。本文还探讨了现有用户行为与信息传播理论对研究的启发,以及个性化推送机制可能存在的潜在问题,如隐私和信息过滤。旨在为新媒体平台上的健康信息传播提供更深理解,为未来研究提供有价值的参考。

基于决策树的社交网络隐式用户行为数据挖掘方法

为了解决社交网络隐式用户行为数据挖掘过程中关联相似性计算较为困难的问题,提出了基于决策树的社交网络隐式用户行为数据挖掘方法。将社交网络视为包含不同维度的向量空间,计算特定维度上用户的兴趣空间和兴趣点。确定样本属性集后,根据已知行为数据建立测试分支,计算该分支下子集的属性权重,不断迭代直至挖掘到同等属性的数据点为止。测试结果表明:该方法可对不同种类隐式用户行为精准挖掘,目标行为数据查找效果较好,实用性较强。

面向加密流量的社交软件用户行为识别

随着智能终端和社交网络越来越融入人们的日常生活,针对社交软件的用户行为识别在网络管理、网络环境监管和市场调研等方面发挥越来越重要的作用.社交软件普遍使用端到端加密协议进行加密数据传输,现有方法通常提取加密数据的统计特征进行行为识别.但这些方法识别的性能不稳定且需要的数据量多,这些缺点影响了方法的实用性.提出了一种面向加密流量的社交软件用户行为识别方法.首先,从加密流量中识别出稳定的控制流数据,并提取控制服务数据分组负载长度序列.然后设计了2种神经网络模型,用于自动从控制流负载长度序列中提取特征,细粒度地识别用户行为.最后,以WhatsApp为例进行了实验,2种神经网络模型对WhatsApp用户行为的识别精准率、召回率和F1-score均超过96%.与类似工作的实验比较证明了该方法识别性能的稳定性,此外,该方法能够通过很少的控制流数据分组达到较高的识别精准率,对实时行为识别的研究具有重要的现实意义.

基于数据分析的用户行为预测与个性化推荐算法研究

为了实现对用户行为的准确预测和个性化兴趣的深度表达,本研究基于大规模用户日志数据构建了融合深度学习和机器学习的行为序列预测模型,并将其应用于个性化推荐领域。实证结果显示,相比于各个单一模型,将决策行为特征迁移到推荐方法中能够取得更好的效果。本研究验证了跨领域迁移用户表达特征以优化个性化推荐的有效性,为深入理解用户复杂兴趣奠定了坚实的基础。

基于用户行为的网络入侵检测与信息可视化

网络入侵检测一直是网络安全领域的研究热点。现有基于签名或统计的方法,对未知威胁识别能力有限。用户行为驱动的检测技术提供了新思路,但解释性不强。因此,开发集成高效检测与可解释性分析的网络入侵监测系统是当前一个关键方向。研究目标为利用深度学习与可视化手段,设计一个端到端的用户行为感知入侵检测系统。采用LSTM模型实现异常序列发现,辅以交互可视化提高安全状况明确性。公开数据集验证结果表明,该系统ROC达0.98以上,可有效发现恶意行为。研究充实了行为感知与可视解释相结合的网络威胁监测技术体系。文章先回顾相关技术,然后阐述系统设计与实现过程,最后给出实验证明方法有效性。

基于Python的社交网站用户行为数据采集方法

传统数据采集方法存在适用范围较窄、重复性工作量较大等问题,导致社交网站用户行为数据采集效率较差,提出基于Python的社交网站用户行为数据采集方法。采用情境标记法确定社交网站用户行为数据采集时机,基于Python语言搭建一个以MJU采样算法为URL地址管理中心的Scrapy爬虫框架,执行Scrapy爬虫框架完成社交网站用户行为数据的采集流程。实验结果表明,本文方法在采集社交网站的用户行为数据时,采集速率为830个/h,验证了该方法具有快速性。

基于用户行为的盲文教具产品设计研究

在视障儿童盲文学习的现状中,由于盲文书籍的出版和印刷成本高,专业盲文书籍出版单位稀缺,加之社会对视障儿童教育的关注不足,视障儿童获取学习资源的途径受限。为此,智能盲文辅助教具应运而生。分析了用户在使用产品过程中的行为以阐明用户需求,结合视障儿童的行为分析和盲文的使用规范,设计了适用于视障儿童学习的盲文教具产品。使用效果表明,这些教具为视障儿童提供了更便捷、高效的学习工具,增强了他们的感知体验,简化了他们的学习过程,有助于提升盲文教育的效率与普及度,对改善视障儿童的学习现状具有深远的意义。

电商平台用户行为数据挖掘与消费行为预测研究

随着信息技术的飞速发展,电子商务平台积累了大量用户行为数据。然而,如何有效地挖掘这些数据并预测消费行为,成为电商平台面临的重要问题。基于此,本文针对电商平台用户行为数据挖掘与消费行为预测策略进行研究,首先探讨了用户行为数据挖掘的方法和应用,随后提出了消费行为预测模型搭建策略,并根据AISAS模型全面洞察消费行为,以期达到提升电商平台用户体验和业务绩效的目的。

点击流视角下的教育网站用户行为分析——以兰州开放大学网站为例

研究国内教育网站用户行为及其特征的传统方法多侧重定性的考察,缺乏更有效客观的定量分析。随着点击流等信息技术研究手段和工具的发展,研究者可以更深入地了解网站用户信息行为及其内在规律。通过采集目标教育网站的用户在访问过程中产生的点击流数据,利用点击流分析工具,采取定量分析与定性分析相结合的方法对其访问质量、时间、来源及需求等方面进行考察,探究教育网站用户访问行为的特点与规律;对用户搜索、浏览、交互等典型行为进行量化分析,发掘用户的访问习惯与偏好,并分析影响用户访问行为的因素,对该教育网站存在的问题进行总结归纳,提出改良教育网站设计和运行的策略。

我国电商直播用户行为研究简述

电商直播行业的发展对推动我国经济的发展具有重要的意义。对国内电商直播用户行为相关文献进行梳理研究,旨在为该领域未来研究提供借鉴。基于CiteSpace对我国电商直播用户行为研究现状进行文献计量分析,系统梳理我国电商直播用户研究的发展脉络,进行主题分析和研究展望。研究结果显示,电商直播用户行为研究主题集中在用户的购买行为、用户互动行为以及影响用户行为的因素。研究认为,要采用多元分析方法探究用户行为影响因素,根据用户的多元需求建立更加动态的用户画像以满足不同的用户需求。

立德树人理念下用户行为对高校图书馆服务育人模式的影响

文章运用文献分析法,结合用户行为数据、图书馆业务数据,使用SPSS 26等统计软件,分析图书馆用户行为特点及变化趋势,总结用户行为对图书馆服务育人模式的影响,在此基础上提出立德树人理念下高校图书馆服务育人模式创新的建议。

社交媒体用户行为研究现状与发展趋势(2013—2023年)——基于CiteSpace的可视化分析

数字技术的迅猛发展使新媒体迎来了巨大的发展机遇和挑战,这对日益成为用户获取信息、进行人际交往的主要渠道的社交媒体来说更是如此。文章基于中国知网(CNKI)数据库与CiteSpace可视化分析工具,对2013—2023年有关社交媒体用户行为的研究进行共词和共现分析,厘清2013—2023年我国社交媒体用户行为研究的主题、研究热点和前沿趋势,呈现国内该领域研究的议题变迁和发展路径。文章通过研究发现:用户行为表征、影响因素以及形成机制是研究的核心主题;研究机构以学界为主,作者之间合作较少,尚未形成广泛的合作网络。

电力营商环境用户行为信任度自适应判断系统设计

为了有效判断用户行为的信任度,提升电力营商环境安全性与服务效果,设计了一种电力营商环境用户行为信任度自适应判断系统。利用k-means算法挖掘实体层提供的用户数据与交互数据,获取用户行为习惯数据;通过多维综合度量法,计算营商环境的表现信任度、内部属性信任度、认证信任度,获取综合环境信任度;在长短期记忆网络内输入用户行为习惯数据,输出用户历史行为信任度,自适应判断用户是否具备访问权限。实验证明,该系统可精准挖掘用户行为习惯数据,有效评估用户行为信任度。

基于灰色关联度的图书馆座位预约用户行为分析

以图书馆座位预约时长为基础,对用户预约行为进行分析。选取影响公共环境的7种因素,靠窗、靠边、密度、洗手间距离、图书区域和饮水机距离,以图书馆每个区域相对应影响因素的座位预约时长为基础,进行灰色关联度计算分析,得出主次要的影响因素。分析结果表明,影响用户预约行为的主要控制因素为座位是否靠边,比较好的座位需要远离洗手间,同时,靠窗的座位同样吸引用户使用,由于数字化时代影响,对用户行为影响最小的因素为是否靠近图书区域。

基于用户行为数据的学术用户画像构建方法研究

阐述了一种基于用户行为数据的学术用户画像构建方法,包括标记用户行为数据并按照三个维度标记用户身份;收集、清洗用户行为数据、用户访问过的学术资源的特征信息;构建用户兴趣领域和每个兴趣领域的关键词向量表达;结合用户账号相关信息构建学术用户画像。能够基于用户IP、账号、终端标识三个维度的历史行为数据,通过挖掘分析相关学术资源特征信息,构建学术用户画像。其中基于终端的学术用户画像不依赖于用户账号体系,为后续的机构读者个性化知识推荐服务提供支撑。

网络游戏中大数据分析与用户行为模式挖掘研究

随着网络游戏产业的蓬勃发展,网络游戏公司积累了海量的用户行为数据。有效分析这些数据并挖掘用户行为模式,对于优化网络游戏设计和提供个性化服务具有重要意义。本文梳理了网络游戏用户行为数据分析的相关研究现状,重点介绍了几种常用的用户行为模式挖掘方法。这些方法包括基于关联规则的挖掘方法(如Apriori算法和FP-Growth算法)、基于聚类分析的挖掘方法(如K-Means算法)、基于序列模式的挖掘方法(如PrefixSpan算法),以及基于深度学习的挖掘方法(如RNN和CNN)。此外,本文介绍了网络游戏用户行为数据的采集、存储和预处理技术,以及用户行为特征工程的相关内容。通过系统性地探讨网络游戏用户行为分析和模式挖掘的各个环节,以期为深入理解网络游戏用户行为、提升网络游戏运营水平提供参考。

面向未来千兆宽带应用的用户行为分析与网络优化

针对千兆宽带应用,分析其中的用户行为和网络优化方法。采集数据并分析用户行为特征,以准确掌握用户需求变动,评估千兆宽带网络性能指标并分析其局限性,识别网络性能的关键指标,运用以用户行为为依据的网络优化策略,如智能路由、负载均衡、差分服务流量调度及软件定义网络(Software Defined Network,SDN)切片技术,提升网络服务质量,保障安全与隐私,为实现未来千兆宽带应用的智能、高效、安全网络环境贡献力量。

基于大数据驱动的电力营销用户行为分析

阐述通过收集和分析用户数据,如用电记录、消费习惯等,可以准确地了解用户特征、需求和偏好。借助大数据技术,从海量的数据中发现隐藏的规律,并将其应用于电力市场的营销策略中。