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基于不完备日志联合发生关系的行为变化挖掘方法
摘要：
行为变化挖掘一直是智能分析领域的重要研究方向，其目标是从大规模数据中发现用户行为的变化和趋势。本文提出了一种基于不完备日志联合发生关系的行为变化挖掘方法。该方法可以处理存在缺失情况的用户行为数据，并且可以有效地从数据中挖掘行为变化的规律和趋势。实验结果表明，该方法能够在不完整的数据集上取得较好的性能。
关键词：行为变化挖掘、不完备日志、联合发生关系
1.引言
随着移动互联网的普及和数字化生活的不断发展，用户行为数据的规模和复杂度日益增加，如何从这些数据中发现用户行为的变化和趋势成为了智能分析领域的重要研究方向。行为变化挖掘作为其中的一个分支，在金融、健康、安全等领域具有广泛应用。然而，行为变化挖掘中存在一些难点，如数据量大、数据质量差、数据分布不均等。针对这些问题，本文提出了一种基于不完备日志联合发生关系的行为变化挖掘方法。该方法可以处理存在缺失情况的用户行为数据，并且可以有效地从数据中挖掘行为变化的规律和趋势。
2.相关工作
行为变化挖掘是一个综合性的研究领域，包括元路径分析法、序列模式挖掘法和深度学习法等。其中，元路径分析法主要关注节点之间的关系，能够发现相似节点之间的变化趋势；序列模式挖掘法主要关注序列中的模式，能够发现不同时间点的序列模式之间的差异；深度学习法主要通过学习高维特征表示来发现变化趋势。然而，这些方法在解决存在缺失情况的数据时仍然存在一些问题。因此，本文提出了一种基于不完备日志联合发生关系的行为变化挖掘方法。
3.方法介绍
本文提出的方法主要分为数据预处理、不完备日志联合发生关系的构建和行为变化挖掘三个部分。
3.1数据预处理
在数据预处理阶段，我们首先需要对用户行为数据进行处理，包括去重、标准化、过滤错误数据等。然后，我们需要将数据表示成一组序列，其中每个序列对应一个用户的历史行为。对于每个序列中的行为，我们将其表示成一个节点，并且为每个节点指定一个时间戳，以表示节点的发生时间。最后，我们需要对序列数据进行分割，将其划分成训练集和测试集。
3.2不完备日志联合发生关系的构建
在本文中，我们使用联合发生关系来表示不同节点之间的关系。因为联合发生关系可以表示节点之间的共现关系，并且能够处理缺失值的情况。为了构建联合发生关系，我们首先需要计算所有节点之间的相似度。在本文中，我们使用余弦相似度来计算节点之间的相似度。然后，对于每个节点，我们选取相似度最大的K个节点，将其作为与该节点有联合发生关系的节点。最后，我们根据节点之间的联合发生关系构建一个带权图。
3.3行为变化挖掘
在行为变化挖掘阶段，我们首先需要从用户行为图中提取关键节点，这些节点通常表示用户关注的最重要的行为。然后，我们基于关键节点构建一个描述用户行为的特征向量。在本文中，我们使用图指标来描述用户行为特征。最后，我们使用分类器来对行为变化进行预测。在本文中，我们使用决策树分类器进行分类。
4.实验分析
本文使用UCI-HAR和EPFL数据集进行实验分析。实验结果表明，本文提出的方法能够在不完整的数据集上取得较好的性能，由此证明了该方法的有效性。此外，我们还进行了不同参数设置的实验，结果表明，我们的方法对参数的选取具有一定的鲁棒性。
5.结论
本文提出了一种基于不完备日志联合发生关系的行为变化挖掘方法。该方法可以处理存在缺失情况的用户行为数据，并且可以有效地从数据中挖掘行为变化的规律和趋势。实验结果表明了该方法的有效性和鲁棒性。此外，我们还可以将该方法应用到其他领域，如金融、医疗、安全等。未来，我们将进一步完善该方法，提高其在实际应用中的性能和鲁棒性。