基本信息:
- 专利标题： 一种基于随机森林的用户状态画像异常监测方法
- 申请号：CN202311689787.2 申请日：2023-12-11
- 公开(公告)号：CN117692196B 公开(公告)日：2024-07-23
- 发明人： 狄立 , 贾一博 , 王世谦 , 郭军利 , 高先周 , 白宏坤 , 韩丁 , 王圆圆 , 卜飞飞 , 宋大为 , 黄勇 , 华远鹏 , 牛斌斌 , 高妍 , 李秋燕 , 王涵
- 申请人： 国网河南省电力公司经济技术研究院 , 郑州大学 , 国网智能电网研究院有限公司
- 申请人地址： 河南省郑州市二七区嵩山南路87号院办公区C楼1-10层
- 专利权人： 国网河南省电力公司经济技术研究院,郑州大学,国网智能电网研究院有限公司
- 当前专利权人： 国网河南省电力公司经济技术研究院,郑州大学,国网智能电网研究院有限公司
- 当前专利权人地址： 河南省郑州市二七区嵩山南路87号院办公区C楼1-10层
- 代理机构： 北京天达知识产权代理事务所有限公司
- 代理人： 庞许倩
- 主分类号： H04L9/40
- IPC分类号： H04L9/40 ; H04L67/1396 ; G06F18/243 ; G06N20/20
摘要：
本发明涉及一种基于随机森林的用户状态画像异常监测方法属大数据及用户画像领域，包括采集用户历史时间段内每日的网页访问数据并进行预处理得到训练样本数据；建立每个工作日随机森林模型和不区分工作日全周随机森林模型；根据训练样本数据的登录星期特征将训练样本数据分发至每个工作日的随机森林模型和全周随机森林模型，各随机森林模型基于各自分发到的训练样本数据进行训练得到各工作日的用户状态画像模板和不区分工作日的用户状态画像模板；计算各工作日的用户状态画像模板和不区分工作日的用户状态画像模板的平均路径长度作为基线；对当前用户状态画像数据向量计算异常值得分进行用户行为异常判决。解决内部威胁监测效率低准确率低的问题。
公开/授权文献:
- CN117692196A 一种基于随机森林的用户状态画像异常监测方法 公开/授权日：2024-03-12