基于网络日志的用户行为刻画与预测研究

• 作者: 于爱民 康海燕 王紫豪 谭雨轩
• 来源期刊: 郑州大学学报（理学版）
• 学科: 工学
• 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
• 年，卷（期）: 2019,（3）
• 所属期刊栏目: 信息科学
• 页码范围: 48-54,60
• 页数: 8页
• 分类号: TP391
• 字数: 6477字
• 语种: 中文
• DOI: 10.13705/j.issn.1671-6841.2018272

摘要

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.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	康海燕	北京信息科技大学信息管理学院	53	156	7.0	10.0
2	于爱民	中国科学院信息工程研究所	11	85	4.0	9.0
3	谭雨轩	北京信息科技大学信息管理学院	1	1	1.0	1.0