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题名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
于爱民
谭雨轩
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机构
北京信息科技大学信息管理学院
迈阿密大学计算机科学系
中国科学院信息工程研究所
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出处
《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
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基金
国家自然科学基金项目(61370139)
北京市社会科学基金项目(15JGB099,15ZHA004)
+1 种基金
高水平人才交叉培养“实培计划”(科研)基金项目(71B1810826)
信息+专项基金项目(5111823610)
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文摘
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.
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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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Keywords
web log
cosine similarity
rough set fuzzy analysis
user personality trait
behavior prediction technology
security warning
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分类号
TP391
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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