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大数据环境下基于图嵌入的电力用户行为模式挖掘与预测: 1; 作者陈佐虎彭振国 +1 位作者何海燕窦蕴韬《信息技术与信息化》 2024年第12期129-132,共4页; 电力用户的行为具有极为显著的多样性与复杂性,传统的统计分析手段通常难以完整且精准地把握这些行为蕴含的内在规律。因此,文章提出大数据环境下基于图嵌入的电力用户行为模式挖掘与预测方法。首先,在大数据环境下收集并预处理电力用... 展开更多; 关键词大数据环境图嵌入电力用户行为模式挖掘行为预测; 在线阅读下载PDF 职称材料

入侵检测系统中的行为模式挖掘被引量：15: 2; 作者王丽苹安娜 +1 位作者吴晓南房鼎益《通信学报》 EI CSCD 北大核心 2004年第7期168-175,共8页; 提出了一种利用模式挖掘技术进行网络入侵防范的方法及其入侵检测系统模型,设计并实现了一个基于关联规则的增量式模式挖掘算法。通过对网络数据包的分析,挖掘出网络系统中频繁发生的行为模式,并运用模式相似度比较对系统的行为进行检测... 展开更多; 关键词计算机网络网络安全分布式入侵检测行为模式挖掘关联规则; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于行为模式挖掘的网络入侵检测被引量：5: 3; 作者杨向荣宋擒豹沈钧毅《西安交通大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2002年第2期173-176,189,共5页; 基于系统模型DMIDS ,提出了一种有效防范网络入侵的方法 .该方法基于IP包信息挖掘出用户的频繁行为模式 ,能自动建立正常和异常的用户行为规则库 ;利用相似性匹配 ,能实时地检测出已知的和未知的攻击 .详细介绍了用户频繁行为模式挖掘... 展开更多; 关键词网络入侵检测行为模式挖掘计算机信息安全网络安全相似性匹配用户行为规则库; 在线阅读下载PDF 职称材料

Web用户行为模式挖掘研究被引量：11: 4; 作者杨风雷阎保平《微电子学与计算机》 CSCD 北大核心 2008年第11期146-149,共4页; 随着互联网的飞速发展,互联网和人们日常的生活、工作、学习等各方面的结合越来越紧密,为使互联网更好的服务于用户(通过Web个性化服务等方式),首先需要了解用户使用互联网的规律性特点,基于Web日志的Web用户行为模式挖掘能解决此问题... 展开更多; 关键词数据挖掘 WEB挖掘行为模式Web用户行为模式挖掘; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于意图识别的不确定性行为序列预测方法: 5; 作者何飞金苍宏吴明晖《浙江大学学报（工学版）》 EI CAS CSCD 北大核心 2022年第2期254-262,共9页; 针对协同推荐和序列表征方法在预测用户行为任务上面临的行为不确定性和数据稀疏问题,提出基于意图识别的不确定性行为序列预测(G2IE)方法. G2IE方法根据计划行为理论(TPB),对用户行为序列中受控行为模式进行挖掘;基于信息熵计算相邻受... 展开更多; 关键词行为模式挖掘不确定性关系意图识别图嵌入行为序列预测; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名大数据环境下基于图嵌入的电力用户行为模式挖掘与预测: 1; 作者陈佐虎彭振国何海燕窦蕴韬; 机构甘肃同兴智能科技发展有限责任公司; 出处《信息技术与信息化》 2024年第12期129-132,共4页; 文摘电力用户的行为具有极为显著的多样性与复杂性,传统的统计分析手段通常难以完整且精准地把握这些行为蕴含的内在规律。因此,文章提出大数据环境下基于图嵌入的电力用户行为模式挖掘与预测方法。首先,在大数据环境下收集并预处理电力用户的用电负荷数据;然后,根据预处理后的数据构建一个图结构模型,通过模型来挖掘电力用户的行为模式;最后,利用图嵌入算法从图结构模型中提取用户行为的特征,将这些特征输入到预测模型中,从而实现对电力用户行为模式的预测。实验结果表明,所设计的方法可以准确地挖掘出电力用户的用电行为模式,并且能够精准地预测出在不同电力用户行为模式下的用电负荷数据。通过这种方式,可以更好地理解电力用户的用电行为,并为电力系统的优化和管理提供有力的支持。此外,这种方法还具有很强的扩展性和适应性,能够应对未来电力系统中可能出现的各种复杂情况。; 关键词大数据环境图嵌入电力用户行为模式挖掘行为预测; 分类号 TP3 [自动化与计算机技术—计算机科学与技术]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名入侵检测系统中的行为模式挖掘被引量：15: 2; 作者王丽苹安娜吴晓南房鼎益; 机构西北大学计算机科学系; 出处《通信学报》 EI CSCD 北大核心 2004年第7期168-175,共8页; 基金航空科学基金资助项目(GIYB0302-11) 陕西省教育厅重点科研基金资助项目(01ZC26); 文摘提出了一种利用模式挖掘技术进行网络入侵防范的方法及其入侵检测系统模型,设计并实现了一个基于关联规则的增量式模式挖掘算法。通过对网络数据包的分析,挖掘出网络系统中频繁发生的行为模式,并运用模式相似度比较对系统的行为进行检测,进而自动建立异常和误用行为的模式库。实验结果证明,本文提出的方法与现有的入侵检测方法相比,具有更好的环境适应性和数据协同分析能力,相应的入侵检测系统具有更高的智能性和扩展性。; 关键词计算机网络网络安全分布式入侵检测行为模式挖掘关联规则; Keywords computer networks network security distributed intrusion detection behavior profile mining association rules; 分类号 TP393.08 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于行为模式挖掘的网络入侵检测被引量：5: 3; 作者杨向荣宋擒豹沈钧毅; 机构西安交通大学电子与信息工程学院; 出处《西安交通大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2002年第2期173-176,189,共5页; 基金国家"八六三"计划资助项目 (86 3- 30 6 -QN2 0 0 0 - 5 ) 西安交通大学科学研究基金资助项目; 文摘基于系统模型DMIDS ,提出了一种有效防范网络入侵的方法 .该方法基于IP包信息挖掘出用户的频繁行为模式 ,能自动建立正常和异常的用户行为规则库 ;利用相似性匹配 ,能实时地检测出已知的和未知的攻击 .详细介绍了用户频繁行为模式挖掘算法———IDSPADE ,实验结果表明该算法能够有效地发现多种网络入侵行为 .和现有基于知识工程的方法相比 ,该方法具有更高的智能性和环境适应性 .; 关键词网络入侵检测行为模式挖掘计算机信息安全网络安全相似性匹配用户行为规则库; Keywords network intrusion detection behavior patterns mining computer information security; 分类号 TP393.08 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名Web用户行为模式挖掘研究被引量：11: 4; 作者杨风雷阎保平; 机构中国科学院计算机网络信息中心中国科学院计算技术研究所中国科学院研究生院; 出处《微电子学与计算机》 CSCD 北大核心 2008年第11期146-149,共4页; 文摘随着互联网的飞速发展,互联网和人们日常的生活、工作、学习等各方面的结合越来越紧密,为使互联网更好的服务于用户(通过Web个性化服务等方式),首先需要了解用户使用互联网的规律性特点,基于Web日志的Web用户行为模式挖掘能解决此问题。目前,Web用户行为模式挖掘仍然是一个新兴的研究领域,其中包含若干需要解决的问题。针对这些问题,在该领域已开展了大量的研究工作。从模式挖掘合理性、模式挖掘结构体系、模式挖掘过程三个方面对Web用户行为模式挖掘中关键问题的研究现状进行了介绍:Web日志中包含了用户访问互联网的一些规律性特征,这些特征可通过Web用户行为模式挖掘的方法得到;为改进模式挖掘、应用的效果,可以采用改进的挖掘结构比如结合内容、结构挖掘的整合结构;Web用户行为模式挖掘过程分为数据预处理、模式挖掘、模式应用三个阶段,这是一个正在发展的研究领域。; 关键词数据挖掘 WEB挖掘行为模式Web用户行为模式挖掘; Keywords data mining Web mining behavior patterns Web usage mining; 分类号 TP393 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于意图识别的不确定性行为序列预测方法: 5; 作者何飞金苍宏吴明晖; 机构浙大城市学院计算机与计算科学学院浙江大学计算机科学与技术学院; 出处《浙江大学学报（工学版）》 EI CAS CSCD 北大核心 2022年第2期254-262,共9页; 基金浙江省自然科学基金资助项目(LY21F020003) 浙江省重点研发计划资助项目(2021C01164) +1 种基金国网浙江省电力有限公司科技项目(5211XT20008Q)。; 文摘针对协同推荐和序列表征方法在预测用户行为任务上面临的行为不确定性和数据稀疏问题,提出基于意图识别的不确定性行为序列预测(G2IE)方法. G2IE方法根据计划行为理论(TPB),对用户行为序列中受控行为模式进行挖掘;基于信息熵计算相邻受控行为之间的不确定性行为列表的行为转移意图强度;融合行为转移意图增强行为关系,弥补行为意图缺失. G2IE方法挖掘行为的不确定性关系,并用模型进行量化,用于解决行为不确定性难点;通过融合转移意图方法能够发现更多的行为关系,也在一定程度上缓解数据稀疏的问题.较其他使用行为直接关系的方法,G2IE方法有更准确丰富的表示能力.在3个公开行为数据集上进行对比实验,结果表明,本研究方法在综合指标F1值上均为最优,证明了所提方法的有效性.; 关键词行为模式挖掘不确定性关系意图识别图嵌入行为序列预测; Keywords behavior pattern mining uncertainty relationship intent identification graph embedding behavior sequence prediction; 分类号 TP391.4 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]; 在线阅读下载PDF 职称材料

	题名	作者	出处	发文年	被引量	操作
1	大数据环境下基于图嵌入的电力用户行为模式挖掘与预测	陈佐虎彭振国何海燕窦蕴韬	《信息技术与信息化》	2024	0	在线阅读下载PDF 职称材料
2	入侵检测系统中的行为模式挖掘	王丽苹安娜吴晓南房鼎益	《通信学报》 EI CSCD 北大核心	2004	15	在线阅读下载PDF 职称材料
3	基于行为模式挖掘的网络入侵检测	杨向荣宋擒豹沈钧毅	《西安交通大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心	2002	5	在线阅读下载PDF 职称材料
4	Web用户行为模式挖掘研究	杨风雷阎保平	《微电子学与计算机》 CSCD 北大核心	2008	11	在线阅读下载PDF 职称材料
5	基于意图识别的不确定性行为序列预测方法	何飞金苍宏吴明晖	《浙江大学学报（工学版）》 EI CAS CSCD 北大核心	2022	0	在线阅读下载PDF 职称材料