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    重庆时时彩eeg平台: 一种少数类用户网络访问特征的选取方法.pdf

    摘要
    申请专利号:

    重庆时时彩单双窍门 www.4mum.com.cn CN201610394392.3

    申请日:

    2016.06.03

    公开号:

    CN105956187A

    公开日:

    2016.09.21

    当前法律状态:

    授权

    有效性:

    有权

    法律详情: 授权|||实质审查的生效IPC(主分类):G06F 17/30申请日:20160603|||公开
    IPC分类号: G06F17/30 主分类号: G06F17/30
    申请人: 重庆大学
    发明人: 牟超; 周庆; 胡月; 孙启亮; 孟瑶; 全文君; 廖凤露; 尹春梅
    地址: 400045 重庆市沙坪坝区沙正街174号
    优先权:
    专利代理机构: 北京康盛知识产权代理有限公司 11331 代理人: 蔡智
    PDF完整版下载: PDF下载
    法律状态
    申请(专利)号:

    CN201610394392.3

    授权公告号:

    ||||||

    法律状态公告日:

    2019.03.15|||2016.10.19|||2016.09.21

    法律状态类型:

    授权|||实质审查的生效|||公开

    摘要

    本发明公开了一种少数类用户网络访问特征的选取方法,涉及大数据分析领域,包括如下步骤:首先,从网关服务器下载日志,统计真实用户的网络访问数据,并组成初始数据集;其次,创建N名少数类的虚拟用户,构建虚拟数据集;再次,对虚拟数据集进行相关性分析,选取出与少数类用户显著相关的访问特征;最后,进行因子分析,进一步降低特征维数。本发明通过创建虚拟用户,自动平衡少数类用户的比例,使得在目标用户人数占比很小时,依然可以提取的网络访问特征。

    权利要求书

    1.一种少数类用户网络访问特征的选取方法,其特征在于,包括如下步骤:
    步骤一、从网关服务器下载日志,统计真实用户的网络访问数据,并组成
    初始数据集;其中,所述初始数据集的维数是m×d,m是总人数,d是特征数目,
    所述初始数据集的数据包含有符合指数分布的数据;
    步骤二、创建N名少数类的虚拟用户,构建虚拟数据集;其中,所述虚拟
    数据集的维度为(m+N)×d,所述虚拟数据集与初始数据集的数据满足概率同分
    布;
    步骤三、对虚拟数据集进行相关性分析,选取出与少数类用户显著相关的
    访问特征。
    2.如权利要求1所述的一种少数类用户网络访问特征的选取方法,其特征
    在于,所述选取方法还包含步骤四:对已进行相关性分析的虚拟数据集进行因
    子分析,进一步降低特征维数。
    3.如权利要求1所述的一种少数类用户网络访问特征的选取方法,其特征
    在于,所述步骤二具体包括:
    A0、标记所述少数类用户Si,其中i∈[1,p],p是所述少数类用户的总人数;
    A1、计算每个特征的均值μj,j∈[1,d];
    A2、计算需要创建的所述虚拟少数类用户的总人数:N=m-p;
    A3、判断p是否大于1,如果是,则继续执行A4,否则直接复制N名S1
    并执行所述步骤三;
    A4、计算每名真实少数类用户需对应虚拟的人数
    A5、按照指数分布对Si增加n名所述虚拟用户。
    4.如权利要求3所述的一种少数类用户网络访问特征的选取方法,其特征
    在于:A5所述的按照指数分布对Si增加n名虚拟用户的具体步骤如下:
    B0、判断i是否超过所述真实少数类用户人数,如果是,则终止,否则继
    续执行;
    B1、执行i=i+1;
    B2、判断对Si创建的虚拟用户人数是否超过n,如果没有则继续B3,否则
    跳转B0继续执行;
    B3、找到min(p-1,5)名和其欧式距离最小的真实的少数类用户;
    B4、随机选取min(p-1,5)名用户中的一名,记作k∈[1,min(p-1,5)];
    B5、生成一个随机数R,且R~U(0,1);
    B6、创建虚拟用户S′i,所述虚拟用户的第j个特征S'i(j),表示为:
    <mrow> <msubsup> <mi>S</mi> <mi>i</mi> <mo>&prime;</mo> </msubsup> <mrow> <mo>(</mo> <mi>j</mi> <mo>)</mo> </mrow> <mo>=</mo> <mo>-</mo> <msub> <mi>&mu;</mi> <mi>j</mi> </msub> <mi>l</mi> <mi>n</mi> <mrow> <mo>(</mo> <mo>(</mo> <mrow> <mn>1</mn> <mo>-</mo> <mi>R</mi> </mrow> <mo>)</mo> <msup> <mi>e</mi> <mrow> <mo>-</mo> <mfrac> <mrow> <msub> <mi>S</mi> <mi>i</mi> </msub> <mrow> <mo>(</mo> <mi>j</mi> <mo>)</mo> </mrow> </mrow> <msub> <mi>&mu;</mi> <mi>j</mi> </msub> </mfrac> </mrow> </msup> <mo>+</mo> <msup> <mi>Re</mi> <mrow> <mo>-</mo> <mfrac> <mrow> <msubsup> <mi>S</mi> <mi>i</mi> <mi>k</mi> </msubsup> <mrow> <mo>(</mo> <mi>j</mi> <mo>)</mo> </mrow> </mrow> <msub> <mi>&mu;</mi> <mi>j</mi> </msub> </mfrac> </mrow> </msup> <mo>)</mo> </mrow> </mrow>
    其中j∈[1,d];
    B7、组合这些特征,获得新创建的虚拟用户的特征集合为:
    S'i=[S'i(1),S'i(2),...,S'i(j),...,S'i(d)]。
    5.如权利要求1所述的一种少数类用户网络访问特征的选取方法,其特征
    在于:在所述步骤三中,所述相关性分析为简单相关分析,其相关系数为皮尔
    森相关系数,显著水平为0.05;输出的显著特征集合为[Sig1,Sig2,...,Sigs],其中s是
    显著相关的特征数目,Sigs是显著相关的特征。
    6.如权利要求2所述的一种少数类用户网络访问特征的选取方法,其特征
    在于,所述步骤四按以下步骤进行:
    C1、计算Bartlett统计量和KMO统计量;
    C2、判断Bartlett统计量是否小于0.05并且KMO统计量是否小于0.5,如
    果否,则继续执行步骤C3,否则终止;
    C3、选择特征根大于1的公因子,所述公因子包含有若干少数类用户网络
    访问的同类特征;
    C4、使用最大方差法进行因子轴的旋转,凸显少数类用户网络访问特征。

    关 键 词:
    一种 少数 用户 网络 访问 特征 选取 方法
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