中国信通院--互联网行业网络安全先进技术与应用发展系列报告用户实体行为分析技术(UEBA)(2020年)【行业研究】

userbehavioranalysis:用户行为分析

深入剖析海量数据场景下的用户行为分析方案

本项目在硬件上基于大批量的传感器、无线传感网络构成环境感知与情景控制系统，在软件上基于大数据及深度学习算法构成决策及控制系统。系统可以通过大量的用户历史数据对家居用户行为习惯进行深度分析和学习，并通过传感网络对环境信息进行感知分析，最终实现智慧家居环境的自动化整体控制。另外系统中还包含了各类安防传感器，提高了人们及时发现和处理紧急情况的能力，从而提高用户的生活质量

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直播用户行为分析及收益预测，塔林，苏驷希，随着信息网络的发展，网络直播的热度越来越高涨，研究网络直播用户行为对于改进网络直播系统设计、提升用户使用感受等都具有较大

模拟电商系统上线运行一段时间后，根据收集到大量的用户行为数据，利用大数据技术（Flink）进行深入挖掘和分析，进而得到感兴趣的商业指标并增强对风险的控制。 整体可以分为用户行为习惯数据和业务行为数据两大类。用户的行为习惯数据包括了用户的登录方式、上线的时间点及时长、点击和浏览页面、页面停留时间以及页面跳转等等，从中进行流量统计和热门商品的统计，并深入挖掘用户的特征；业务行为数据分为两类：一类是能够明显地表现出用户兴趣的行为，比如对商品的收藏、喜欢、评分和评价，对数据进行深入分析，得到用户画像，进而对用户给出个性化的推荐商品列表；另一类则是常规的业务操作，关注异常状况以做好风控，比如登录和订单支付。

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