基于動態(tài)時間跨度與聚類差異指數(shù)的用戶行為異常檢測算法
所屬分類：技術論文
上傳者：zhoubin333
文檔大?。?span>760 K
標簽： 智能家居 聚類算法 聚類差異性指標
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文檔介紹： 在保證實時性與模型的適應性的條件下對居家人士的行為進行分析,，提出了一種基于動態(tài)時間跨度與聚類差異性指數(shù)的用戶行為異常實時檢測算法。該算法利用動態(tài)時間跨度與聚類差異性指數(shù)對實時數(shù)據(jù)流進行概念漂移檢測,，在數(shù)據(jù)流發(fā)生概念漂移的情況下，利用局部離群因子（LOF）來檢測用戶發(fā)生行為異常的時間點,。通過動態(tài)時間跨度對分類模型不斷更新,，有效提升了模型的適用性。通過實驗驗證了該算法能夠在保證實時性的情況下正確檢測出概念漂移,，并給出用戶行為發(fā)生異常的時間點,。該研究成果為實現(xiàn)智能家居環(huán)境下用戶行為異常檢測提供了新思路，可為居家人士提供有效服務和安全保證,。
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