本技术属于但不限于数据挖掘技术领域,尤其涉及一种警务设备用户画像及其行为异常检测方法及系统,包括:S1、系统从警务设备日志数据库中读取数据;S2、以用户IP将警务设备日志数据分组;S3、以日为单位将每一用户IP数据再分组;S4、日内数据以等间隔划分时间段,时间段和任务执行编号升序序列构建字符串数据集;S5、使用Apriori算法对任一用户IP进行频繁项挖掘,得到用户IP频繁执行任务编号的顺序结构;S6、将具有相同顺序结构的用户IP归类;S7、持续监控用户IP任务执行顺序结构,当顺序结构发生变动时,发出用户IP类异常预警。本发明基于数据挖掘技术,实现了警务设备用户画像及其异常行为检测,保障了警务部门的用户安全管理。
背景技术
随着信息化、智能化的发展日益深入,警务设备的类型日益变得复杂多样,警务设备的用户管理成为日益严峻的考验。经过警务设备的不断使用,产生了大量的警务设备日志数据,形成了丰富的警务设备日志数据库,通过对警务设备日志数据库进行信息提取与分析,可以为警务设备用户管理提供更加深入的视角,使决策更加科学和准确。
鉴于上述分析,现有技术存在的急需解决的技术问题为:对警务设备日志数据库进行预处理,基于预处理的警务设备日志数据库,设计一种警务设备用户分类方法,并设计一种用户类行为异常检测方法。
实现思路