互联网用户异常行为分析与挖掘

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互联网用户的很多异常行为模式都是未知的，需要我们在海量数据中把它们挖掘出来。针对Twitter、微博等社交媒体中的用户发文数据，我们创新性地提出了主题序列模式(STP)的概念，以刻画互联网用户完整而重复的发文行为，体现发文背后的真实意图和潜在意图。在此基础上，我们又提出了用户感知的稀有主题序列模式(URSTP)的挖掘问题，并设计了高效的挖掘方法，在海量的数据中自动挖掘出这些个性化和异常的行为模式，以及对应的用户和团伙。此方法已成功应用于经济案件的侦破过程中。

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