基于机器学习的大学生网络使用行为特征分类与预测研究  

作　　者：王欢 李芳[1] 

机构地区：[1]昌吉学院,新疆昌吉831100

出　　处：《电脑迷》2023年第24期163-165,共3页

摘　　要：文章旨在分析大学生的网络使用行为特征,采用网络流量与用户日志数据采集的方法获取研究样本,并提取出较多维度的行为特征。在特征处理的基础上,采用机器学习技术构建网络行为分类与预测模型。研究结果表明,集成学习框架构建的分类器可以实现较高的准确率;而加入个性化特征后,循环神经网络预测模型也取得了可观的精度。研究验证了基于大数据挖掘与机器学习算法可以有效地实现对大学生这个特定人群的网络行为建模与分析。

关 键 词：大学生用户 网络行为分析 机器学习 分类与预测 

分 类 号：TP3[自动化与计算机技术—计算机科学与技术]