成果名称：一种基于K-means和LDA双向验证的网络行为习惯聚类方法

发 明 人：朱全银;辛诚;李翔;许康;潘舒新;孙青怡;周泓;严云洋;胡荣林;冯万利;王留洋;王海云;袁媛;唐海波

获批时间：2019/06/11

成果类型：发明授权

专 利 号：CN201610565749.X

成果简介

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。

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