发明专利已授权

一种基于K-means和LDA双向验证的网络行为习惯聚类方法

📄 申请号：CN201610565749.X 📄 发布日：2026/08/04

著录项目信息

申请日

2016-07-19

申请人

淮阴工学院

法律状态

已下证

专利类型

发明

主分类号

G06F16_35

IPC 分类号

技术画像

所属领域

其他分类其他

应用场景

用户画像, 个性化推荐, 网络行为分析, 异常检测, 精准营销

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摘要

本发明公开了一种基于K‑means和LDA的双向验证的网络行为习惯聚类方法，本发明利用人员上网记录中的网页属性、关键词和频数，结合K‑means算法、LDA文档主题提取模型和退火算法，先对全体人员‑标签‑频率集、人员浏览记录‑人员‑关键词集进行K‑means算法聚类和LDA文档主题提取模型生成，存储计算中间结果，之后使用退火算法将K‑means和LDA进行双向验证，计算全局最佳主题‑分类标签序列，以此为依据优化网络行为习惯聚类的结果，K‑means和LDA双向验证提高了对人员‑分类标签的敏感度，退火算法能够提高优化聚类结果的效率，进而提高聚类准确性。

权利要求书 (12项) 说明书附图

……

图1

图2

图3

法律状态时间线

弧形微型机电混沌系统的自适应动态面控制方法

当前第 / 件

采用弹力绳绕轮法自动阻尼减速的无碳小车

同领域国内专利 · IPC: (G06F16_35)

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