[发明专利]一种基于向量化特征的用户网络行为预测方法有效
| 申请号： | 201910876860.4 | 申请日： | 2019-09-17 |
| 公开（公告）号： | CN110609901B | 公开（公告）日： | 2022-04-15 |
| 发明（设计）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（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 |
| 主分类号： | G06F16/35 | 分类号： | G06F16/35;G06F16/953;G06K9/62 |
| 代理公司： | 哈尔滨市松花江专利商标事务所 23109 | 代理人： | 时起磊 |
| 地址： | 100031 *** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 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。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 量化 特征 用户 网络 行为 预测 方法 | ||
【主权项】：
1.一种基于向量化特征的用户网络行为预测方法，其特征在于，该方法包括以下步骤：/n步骤一、在T时刻，收集T-T
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