基于動(dòng)態(tài)時(shí)間跨度與聚類差異指數(shù)的用戶行為異常檢測(cè)算法
所屬分類：技術(shù)論文
上傳者：zhoubin333
文檔大小：760 K
標(biāo)簽： 智能家居 聚類算法 聚類差異性指標(biāo)
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文檔介紹： 在保證實(shí)時(shí)性與模型的適應(yīng)性的條件下對(duì)居家人士的行為進(jìn)行分析，提出了一種基于動(dòng)態(tài)時(shí)間跨度與聚類差異性指數(shù)的用戶行為異常實(shí)時(shí)檢測(cè)算法。該算法利用動(dòng)態(tài)時(shí)間跨度與聚類差異性指數(shù)對(duì)實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)流進(jìn)行概念漂移檢測(cè)，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(cè)用戶發(fā)生行為異常的時(shí)間點(diǎn)。通過動(dòng)態(tài)時(shí)間跨度對(duì)分類模型不斷更新，有效提升了模型的適用性。通過實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證了該算法能夠在保證實(shí)時(shí)性的情況下正確檢測(cè)出概念漂移，并給出用戶行為發(fā)生異常的時(shí)間點(diǎn)。該研究成果為實(shí)現(xiàn)智能家居環(huán)境下用戶行為異常檢測(cè)提供了新思路，可為居家人士提供有效服務(wù)和安全保證。
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