基于时间序列分解的用户行为分析
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User Behavior Analysis Based on Decomposition of Time-Stamp Sequence
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    摘要:

    提出一种用户报文时间序列分解的方法。首先对信息时间序列进行采样,利用不同类型采样信号经低通滤波器后衰减程度不同的特性,用低通滤波器发现和提取序列突发成分;然后基于向量之间的欧几里得距离,用遍历和匹配方法提取周期子序列;最后将报文序列分解为突发成分、周期成分和随机成分。该方法无需解析报文内容,分解出的周期成分可以用来分析用户一般性行为,突发成分可以用来检测突发异常。仿真实验结果表明,该方法能够有效区分序列中的各类成分。

    Abstract:

    A decomposition method of user packet time-stamp sequence is proposed. Firstly, the method samples the time sequence and utilizes a low-pass filter to extract the burst component based on the different attenuation characteristics of different types of sampled signals. Then, it uses a traversal and matching method to extract the periodic sub-sequence based on Euclid distance between vectors. Finally, it decomposes the encrypted packet sequence into the burst, periodic, and random components. The method does not need to par se the payload of packet, while the periodic component can be used to analyze the user′s routine behavior, and the burst component can be used for burst abnormality detection. Simulation results show that the method can effectively distinguish different components in the sequence.

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引用本文

常慧君 单洪 满毅 毛毛.基于时间序列分解的用户行为分析[J].数据采集与处理,2015,30(2):441-451

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  • 在线发布日期: 2015-04-23