[发明专利]网络行为预测模型的构建方法及装置、网络行为预测方法在审
| 申请号： | 201811599659.8 | 申请日： | 2018-12-26 |
| 公开（公告）号： | CN109740052A | 公开（公告）日： | 2019-05-10 |
| 发明（设计）人： | 张沪寅;李聪;伍永豪 | 申请（专利权）人： | 武汉大学 |
| 主分类号： | G06F16/9535 | 分类号： | G06F16/9535;G06F16/2458 |
| 代理公司： | 武汉科皓知识产权代理事务所(特殊普通合伙) 42222 | 代理人： | 罗飞 |
| 地址： | 430072 湖*** | 国省代码： | 湖北;42 |
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| 摘要： | 本发明提供了一种网络行为预测模型的构建方法及装置、网络行为预测方法，其中的预测模型的构建方法包括：首先收集网络行为历史数据；并对网络行为历史数据进行预处理；然后采用预设聚类算法FCM对预处理后的网络行为历史数据进行聚类，构建网络行为训练集；再将网络行为训练集输入最小二乘支持向量机LSSVM进行训练，并查找LSSVM的优化参数；最后基于优化参数，构建网络行为预测模型。本发明实现了对用户网络行为进行预测并提高预测准确性的技术效果。 | ||
| 搜索关键词： | 网络行为预测 网络行为 构建 历史数据 预处理 优化参数 训练集 最小二乘支持向量机 用户网络行为 技术效果 聚类算法 预测模型 预测 聚类 预设 查找 | ||
【主权项】：
1.网络行为预测模型的构建方法，其特征在于，包括：步骤S1：收集网络行为历史数据；步骤S2：对网络行为历史数据进行预处理；步骤S3：采用预设聚类算法FCM对预处理后的网络行为历史数据进行聚类，构建网络行为训练集；步骤S4：将网络行为训练集输入最小二乘支持向量机LSSVM进行训练，并查找LSSVM的优化参数；步骤S5：基于优化参数，构建网络行为预测模型。
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