基于用户行为的异常用户识别研究
wf（2022）
摘要
异常用户识别对于维护公司产品生态健康十分重要.异常用户行为包括语言行为异常、图像行为异常以及操作行为异常等复杂行为,通常具有变化快和隐秘性高的特点.传统提取异常用户特征无法全面定义异常目标和识别异常用户,因此文章提出通过多种人工智能技术识别异常用户.首先基于DEEP IFOREST和密度聚类方法总结数据特征自动生成异常目标,其次通过混合式监督学习的方法识别异常目标,最后通过实验测试识别的准确率、召回率和F1值,证明设计方法的有效性和优越性.
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