基于网络日志的用户行为刻画与预测研究

作者：康海燕; 王紫豪; 于爱民; 谭雨轩

来源：郑州大学学报(理学版）, 2019, 51(03): 48-60.

DOI：10.13705/j.issn.1671-6841.2018272

• 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

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.

• 单位
  中国科学院信息工程研究所; 北京信息科技大学