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基于共生矩阵的电子商务交易日志异常检测
引用本文:全拥,李树栋,贾焰,韩伟红.基于共生矩阵的电子商务交易日志异常检测[J].中国电子商情,2013(4).
作者姓名:全拥  李树栋  贾焰  韩伟红
作者单位:1. 国防科学技术大学计算机学院,湖南长沙,410073
2. 国防科学技术大学计算机学院,湖南长沙410073;山东工商学院数学与信息科学学院,山东烟台264005
基金项目:国家高技术研究发展计划,国家自然科学基金
摘    要:针对电子商务中用户交易行为合法与否的问题,提出了一种基于共生矩阵的异常检测算法.该算法利用共生矩阵对用户的交易行为建模,通过PCA方法建立共生矩阵空间,从而得到用户正常交易模式.在检测阶段,对待测数据产生的共生矩阵进行了修正并获取用户的交易模式,通过矩阵2-范数计算用户交易模式和其正常模式之间的距离并以此来判断用户的交易行为是否异常.实验表明,相比于其它的几种方法,本文的方法具有更高的检测性能.

关 键 词:异常检测  用户行为  电子商务  共生矩阵  PCA

Anomaly Detection on E-commerce Transactions Log based on Co-occurrence Matrix
QUAN Yong , LI Shu-dong , JIA Yan , HAN Wei-hong.Anomaly Detection on E-commerce Transactions Log based on Co-occurrence Matrix[J].China Electronic Components & Devices Market:A & V Fornt-line,2013(4).
Authors:QUAN Yong  LI Shu-dong  JIA Yan  HAN Wei-hong
Abstract:
Keywords:
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