基于生成树离群检测法的用户行为提取仿真

• 作者: 李攀 郭娜 魏荣凯
• 来源期刊: 计算机仿真
• 学科: 工学
• 关键词: 生成树 离群检测法 用户行为 数据挖掘
• 年，卷（期）: 2020,（6）
• 所属期刊栏目: 仿真方法与算法
• 页码范围: 257-261
• 页数: 5页
• 分类号: TP301.6
• 字数: 4455字
• 语种: 中文

摘要

针对传统用户行为提取方法的用户行为数据提取结果的准确性较差、提取时间较长的问题,提出了基于生成树离群检测法的用户行为提取方法.通过数据维度信息对完整的数据集进行划分,将获取的WSPD集合进行最短连接计算,根据计算结果值构建最小生成树,从而获取K-近邻值,针对生成树检测算法提出了一种改进的离群因子算法,并通过关联、序列、聚类以及分类的方法对用户行为特征进行提取分析.仿真结果表明:生成树离群检测法能够精准提取目标信息,且提取过程简单,缩短了用户行为数据提取时间,具有提取效率快的优点.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	魏荣凯	长春大学计算机科学与技术学院	9	7	2.0	2.0