基于机器学习的用户行为分析算法设计与应用

摘要

本文提出了一种基于机器学习的用户行为识别方法。首先，介绍了一些基本的机器学习与用户行为分析。在此基础上，对特征抽取与特征选取、分类与聚类算法、评价指标与优化策略进行了详细的论述。在此基础上，将研究成果应用到个性化推荐、防诈骗分析、用户分类等领域。近年来，基于机器学习的用户行为研究方法在商品推荐、金融风险管理、社会媒体数据分析等方面得到了广泛的应用。该方法能够自动学习用户的行为模式与规则，并能迅速挖掘隐藏在其中的信息与特征，因此具有较高的准确性与高效性。随着人工智能技术的发展，以及算法的改进，以机器学习为基础的用户行为分析方法必将得到更多、更深层次的应用，在智能社会中发挥着越来越大的作用。

关键词：机器学习；用户行为；特性抽取

目录

摘要 1
引言 1
一、基本的机器学习与用户行为分析 2
(一)基本机器学习 2
(二)对使用者行为的基本认识 2
二、基于机器学习方法的用户行为识别方法的研究 2
(一)特征抽取与选取算法的设计 3
(二)分类与聚类算法的设计 3
(三)评价指数的制定与模式调整策略的制定 3
三、基于机器学习方法的用户行为分析方法在实际中的应用 3
(一)个人化推荐 3
(二)防止舞弊行为的原因 4
(三)使用者类别 4
结论 4
参考文献 5

 

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