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基于模糊神經(jīng)網(wǎng)絡的用戶行為分析

發(fā)布時間:2023-04-05 04:43
  隨著互聯(lián)網(wǎng)的迅猛發(fā)展,網(wǎng)絡用戶數(shù)量劇增,越來越多的人將生活和工作的重心投入網(wǎng)絡,在巨大的網(wǎng)絡用戶量和用戶信息里,存在很多方面的問題:一方面網(wǎng)絡安全隱患增加,網(wǎng)絡攻擊層出不窮,研究用戶行為來解決網(wǎng)絡安全問題日趨重要;另一方面海量用戶信息的有效利用成為各種網(wǎng)站,尤其是電子商務網(wǎng)站的重要研究課題,網(wǎng)站通過分析用戶行為提供精準營銷和更具個性化的服務,提升用戶體驗,從而使利潤最大化。因此,分析網(wǎng)絡用戶行為有重大意義。 目前已經(jīng)有多種算法和模型對用戶行為進行研究,但都存在一些缺陷,在網(wǎng)絡安全領域的入侵檢測系統(tǒng)上,存在高誤報率和低檢測率的缺點,針對這種情況,提出將神經(jīng)網(wǎng)絡、模糊系統(tǒng)和減法聚類三者融合,做到三者優(yōu)劣互補,開發(fā)了基于模糊神經(jīng)網(wǎng)絡的用戶行為分析系統(tǒng),該系統(tǒng)可以有效檢測攻擊行為。文中首先描述了用戶行為分析的研究背景和在網(wǎng)絡安全領域的研究現(xiàn)狀,介紹了研究目的和研究意義。之后介紹了模糊理論和人工神經(jīng)網(wǎng)絡的概念,模糊系統(tǒng)和神經(jīng)網(wǎng)絡的融合方式,并評價各種方式的優(yōu)缺點。然后根據(jù)用戶行為特點選擇了自適應模糊神經(jīng)網(wǎng)絡來進行分析,并提出使用減法聚類來優(yōu)化模型的結(jié)構(gòu)。在此基礎上,給出了一種基于模糊神經(jīng)網(wǎng)絡的用...

【文章頁數(shù)】:56 頁

【學位級別】:碩士

【文章目錄】:
摘要
Abstract
1 緒論
    1.1 用戶行為分析的研究背景
    1.2 用戶行為分析的研究現(xiàn)狀
    1.3 本文的研究目的和研究意義
    1.4 本文的主要內(nèi)容和組織結(jié)構(gòu)
2 模糊神經(jīng)網(wǎng)絡概述
    2.1 模糊系統(tǒng)與人工神經(jīng)網(wǎng)絡概述
    2.2 模糊神經(jīng)網(wǎng)絡融合方式
    2.3 模糊神經(jīng)網(wǎng)絡應用于網(wǎng)絡用戶行為分析
    2.4 本章小結(jié)
3 FNNUBM 模型的設計
    3.1 模型設計的總體思路
    3.2 模型總體框架
    3.3 數(shù)據(jù)采集引擎的設計
    3.4 數(shù)據(jù)分析引擎的設計
    3.5 響應模塊的設計
    3.6 本章小結(jié)
4 FNNUBM 仿真實驗
    4.1 實驗準備
    4.2 實驗過程描述
    4.3 本章小結(jié)
5 全文總結(jié)與展望
    5.1 全文總結(jié)
    5.2 下一步展望
致謝
參考文獻



本文編號:3782753

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