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基于网络日志的用户行为刻画与预测研究 被引量:6
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作者 康海燕 王紫豪 +1 位作者 于爱民 谭雨轩 《郑州大学学报(理学版)》 CAS 北大核心 2019年第3期48-54,60,共8页
采用基于相似度的特征聚类算法以及粗糙集模糊分析法,提出了基于网络日志的用户性格特征分析及行为预测方法.首先,构建标准性格特征向量库;然后,采用基于余弦相似度的特征聚类算法进行性格分析,该算法解决了适量样本情况下的机器学习中... 采用基于相似度的特征聚类算法以及粗糙集模糊分析法,提出了基于网络日志的用户性格特征分析及行为预测方法.首先,构建标准性格特征向量库;然后,采用基于余弦相似度的特征聚类算法进行性格分析,该算法解决了适量样本情况下的机器学习中聚类的问题,使训练模板数据即使在数据不是足够大的情况下仍能提取特征;最后,采用基于粗糙集理论的模糊分析算法进行行为预测,该分析算法简化了分析过程,减少了建模中需考虑的因素,又能得出精确的结果.对比实验表明,该方法能较准确地分析不同用户性格特征和对其未来行为进行预判,并分析出可能对安全领域造成威胁的人群. 展开更多
关键词 网络日志 余弦相似度 粗糙集模糊分析 用户性格特征 行为预测技术 安全预警
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