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摘要
针对互联网中存在的恶意行为，特别是社交网络应用中的在线恶意行为，通常使用基于用户多维特征的聚类分析算法进行检测。提出一种动态特征选择算法(DFSA),使用具有特征加权熵的模糊C均值目标函数，首先为参数构建一个学习模式，自动计算每个特征权重，并剔除权重小于阈值的特征，动态选择重要的特征，迭代地更新隶属函数、簇中心和特征权重直到最优化为止，最后识别出具有高精度的恶意用户行为簇。仿真结果表明，对比SDAFS算法、ELAFC算法和NADMB算法，DFSA算法在Rand指数、Jaccard指数和归一化互信息量3个主要性能指标上均有改善。
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单位自动化学院; 昆明理工大学
