- 专利标题: 一种基于向量化特征的用户网络行为预测方法
- 专利标题(英): User network behavior prediction method based on vectorization characteristics
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申请号: CN201910876860.4申请日: 2019-09-17
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公开(公告)号: CN110609901A公开(公告)日: 2019-12-24
- 发明人: 乔学明 , 邹睿 , 乔琳霏 , 王贻亮 , 张祥坤 , 许明 , 刘霄慧 , 孔亮 , 郑鹏飞 , 夏迎雪 , 王彬 , 王俊凯 , 李爱国 , 刘燕燕 , 宫宝凝 , 朱东杰
- 申请人: 国家电网有限公司 , 国网山东省电力公司威海供电公司
- 申请人地址: 北京市西城区西长安街86号
- 专利权人: 国家电网有限公司,国网山东省电力公司威海供电公司
- 当前专利权人: 国家电网有限公司,国网山东省电力公司威海供电公司
- 当前专利权人地址: 北京市西城区西长安街86号
- 代理机构: 哈尔滨市松花江专利商标事务所
- 代理商 时起磊
- 主分类号: G06F16/35
- IPC分类号: G06F16/35 ; G06F16/953 ; G06K9/62
摘要:
一种基于向量化特征的用户网络行为预测方法,它属于数据挖掘和行为预测技术领域。本发明解决了现有方法对用户网络行为预测的准确率低的问题。本发明根据用户网络行为的关联性特点,使用用户相关的用户访问日志,对用户的网络行为进行行为事务划分;再根据划分好的网络行为事务,对用户网络行为进行特征提取;最后根据提取出的用户网络行为的特征向量,对用户网络行为进行关联性分析,将关联性强的用户网络行为合并为一类,并根据分类结果对用户的网络行为进行预测。本发明方法将关联性强的用户网络行为进行了合并,提升了对用户网络行为预测的准确性。本发明可以应用于对用户网络行为的预测。
公开/授权文献
- CN110609901B 一种基于向量化特征的用户网络行为预测方法 公开/授权日:2022-04-15