基于深度神经网络的协同过滤推荐算法研究

这是一篇关于注意力机制,深度神经网络,推荐系统,卷积注意力,深度自编码器的论文, 主要内容为随着互联网的快速普及,用户可以浏览到越来越丰富的信息,为用户的选择带来了足够的便利。同时,用户也苦于在面对种类不一的信息时难以获取自己想要的信息,从而无法满足用户的切实需求。推荐系统的出现恰好解决了这些问题,为用户提供个性化服务,方便用户寻找对自己有用的信息,由此提高了用户的体验度,让用户的生活发生了较大的改变。目前,在推荐系统中,协同过滤技术已经得到了广泛的应用。由于传统的推荐算法存在着诸多弊端,故而在推荐领域不能达到令人满意的效果。深度神经网络的出现恰好可以缓解这些缺陷,一方面,深度神经网络能够根据自身非线性的特点对用户的特征以及项目的特征进行深入的表示;另一方面,深度神经网络能够从用户-项目交互数据中自动学习特征表示,将不同的特征信息映射到相同的隐空间,进而获得特征信息的表征。因此,本文在传统推荐算法的基础上结合深度神经网络进行推荐,对用户与项目的交互数据进行充分的利用。本文的主要工作如下:(1)针对如何提高用户和项目之间嵌入维度的相关性、模型的泛化能力及如何在隐式反馈中精确建模用户对项目的偏好等问题,提出一种新的基于通道注意力的神经协同过滤算法NCFCA(Neural Collaborative Filtering Recommendation Algorithm Based on Channel Attention)。该模型首先在用户和项目交互时通过前馈注意力机制对不同的交互项目分配个性化的权值,来影响用户对项目的偏好程度,准确高效地获取用户和项目的特征信息;其次,模型利用卷积神经网络来提升用户和项目的关联性,同时在卷积神经网络中加入通道注意力机制来挖掘丰富的语义信息;最后,利用广义矩阵分解方法来缓解因用户项目交互产生的数据稀疏问题并且将三个不同的模块(A-MLP、E-CNN、GMF)融合在一起,以实现top-N推荐。(2)针对在项目级别方面用户对不同项目的表达能力以及在隐式反馈中区分用户对不同历史项目的重要程度来构建用户偏好等问题,本文提出了一种基于自编码器与注意力因子的神经协同过滤推荐算法NCFAAF(Neural Collaborative Filtering Recommendation Algorithm Based on Autoencoder and Attention Factor),该模型利用深度自编码器对用户和项目的初始表示进行提取以获得更深层次的特征信息,有效地降低冗余信息对推荐性能的影响;在项目方面,通过引入注意力因子来缩小用户对历史项目集的差异,提高对用户偏好的判断。本文对基于深度神经网络的协同过滤推荐算法进行了研究,为了对协同过滤技术有更充分的理解,提出基于通道注意力的神经协同过滤推荐算法和基于自编码器与注意力因子的神经协同过滤推荐算法,并在真实的数据集上对这两个模型进行大量的相关实验验证,分析相应的实验结果,验证了本文所提模型能够在一定程度上对传统推荐算法中存在的缺点进行改善,进一步体现出所提模型的有效性和合理性。

差分隐私保护在影视推荐系统中的应用研究

这是一篇关于差分隐私,敏感度,局部低秩矩阵分解,深度自编码器,推荐系统的论文, 主要内容为基于深度学习训练的推荐算法虽然为用户提供了更为精准的推荐,但是越来越多的真实数据集被用来训练。这些数据集中包含大量的个人信息,这些未经处理的个人信息在推荐训练的过程中会出现隐私泄露的情况。攻击者可以通过重复查询系统掌握模型参数并结合已掌握的背景知识推断出用户隐私。而传统差分隐私方法在解决这一问题时会采用全局敏感度计算噪声规模,导致模型训练精度不足。本文着眼于在满足差分隐私理论基础上改进对梯度矩阵注入噪声的方式,以提高相同隐私要求下的算法精度。主要研究内容如下:(1)深度神经网络梯度下降过程中存在较大的梯度冗余,应用差分隐私机制抵御成员推理攻击时,会引入过量噪声。针对上述问题,利用Funk-SVD矩阵分解算法将梯度矩阵分解,分别在低维特征子空间矩阵和残差矩阵中添加噪声,利用梯度重构过程消除冗余梯度噪声。重新计算分解矩阵范数并结合平滑敏感度降低噪声规模。同时根据输入特征与输出相关性,将更多隐私预算分配给相关系数大的特征以提高训练精度。最后,根据分解矩阵范数均值提出一种自适应梯度剪裁算法以解决收敛缓慢的问题。算法利用时刻统计计算了在多种优化策略下的累计隐私损失。实践结果表明,该算法更有效地弥补了与非隐私模型之间的差距。(2)针对差分隐私应用于深度神经网络时忽略梯度局部特征的影响导致加入过量噪声的问题,引入局部低秩矩阵分解的方法提出一种新的差分隐私算法。对生成对抗网络模型梯度通过局部低秩矩阵分解的方法进行分解,并对分解后的矩阵添加噪声。将梯度矩阵近似为低秩矩阵的加权和,充分考虑噪声局部特性,同时对分解后的局部矩阵添加噪声,能够有效消除梯度冗余造成的过量噪声。实验结果表明该方法能够给有效提高隐私模型生成质量。(3)差分隐私推荐算法梯度下降的优化能力受环境参数过大,高维环境参数会导致推荐精度下降。针对这问题,提出了基于深度自编码器的差分隐私推荐算法。算法利用感知的时间间隔的自注意力模型获取物品与交互时间序列的隐藏关系,利用自注意力机制模型捕获物品属性信息,最后将两个模块的捕获信息合并表示。将推荐模型训练的全连接层梯度输入自编码器,对编码后的压缩梯度注入高斯噪声,利用编码解码对称映射关系降低环境参数对损失函数的影响从而提高训练精度。实验结果表明所提方法能有效提高推荐效果。最后以上述理论研究为基础搭建差分隐私影视推荐系统。

Personalized Movie Recommendation Algorithm Based on Knowledge Graph

这是一篇关于个性化推荐,协同过滤,深度自编码器,注意力机制,知识图谱的论文, 主要内容为随着人类技术的飞速发展,移动设备上的信息越来越多,这给我们生活中的各种选择带来了困难。推荐系统的发明是为了帮助用户根据自己的数据更好地选择自己喜欢的信息,从而使用户满意。传统的协同过滤算法主要依赖用户对物品的行为数据实现个性化推荐,用户对物品的行为数据反映了用户的兴趣以及对物品的喜好程度,在推荐系统中用户对物品的行为数据被存储在用户物品交互矩阵中,例如用户物品评分矩阵,当然也可以是包含隐式反馈信息的交互矩阵,如用户的搜索、浏览、评论等历史行为数据。由此可以看出,用户物品交互矩阵的质量在很大程度上决定了传统协同过滤算法的推荐效果。在电影推荐领域,Netflix从2009开始,就举办了推荐算法大赛,用来奖励最优秀的推荐算法。随着Netflix公司规模的不断增大,它现在有大约注册会员6500万人,每天用户总观看时长接近1亿小时。推荐算法在其中功不可没,通过给用户推荐他们喜欢看的电影,帮助Netflix建立口碑,巩固了和用户之间深厚的感情。现在,Netflix可以从更多维度去了解用户的使用行为,比如,如何观看(使用什么设备、每天的什么时间,每周的哪天,观看的频度),用户是如何发现视频的,甚至是哪些视频已经推荐给了用户但并未被播放等等。基于电影的推荐系统,能否精准地推荐给用户符合他们偏好,他们喜欢看的电影,最后让用户满意,是衡量推荐技术好坏的重要标准。因此,需要解决以下两个问题,从而达到更完美的推荐效果:1、数据稀疏性:是传统协同过滤算法的一个缺点,它是指在稀疏的交互矩阵上挖掘相似的用户和物品以及训练推荐模型,会影响最终推荐结果的准确度。当由于物品数量远多于用户数量时,可能导致部分物品从来没有与用户进行交互,导致这些物品无法被推荐2、冷启动问题:个性化推荐技术,会根据用户在产品上留下的各种数据踪迹,来构建用户画像,给用户贴上精准的标签,从而揣测用户的行为习惯和偏好。大型商业公司,由于其庞大的用户量和知名度,自然不会缺少用户方面的数据,从而获得较好的推荐结果。但是每个产品都会迎来具体的新用户、新内容,自然会伴随着缺少相关数据,导致最后的推荐结果不理想,导致最后的体验较差在目前频繁使用的推荐技术中,最为常用的推荐系统技术基于内容的协同过滤和基于物品的协同过滤两种,而这种两种最常用的方法都有属于他们自己的独特的缺陷。第一个是基于内容的协同过滤,它是一种基于邻域的算法,主要根据某一类客户对不同商品的的用户行为记录,从而得到不同用户之间的相似度,然后根据这些相似用户的历史行为将物品推荐给该用户。该算法基于这一个假设:如果一件物品被多个用户喜欢,那么这些用户具有一定的相似度。但是不同的用户有不同的喜好,一些内容和性质不同,但也可能成为用户兴趣的电影就无法获得。基于物品的协同过滤算法也属于基于邻域的算法,主要根据所有客户对不同商品的用户行为记录来计算物品之间的相似度,然后根据用户的历史行为将类似的物品推荐给该用户。该算法基于这一个假设:如果一个用户既喜欢物品A也喜欢物品B,那么这两个物品具有一定的相似度。但是这种方法下得到的音乐一般是那些已存在、评分高的歌曲,一些新曲因为没有足够的关注就无法进行推荐。由于知识图谱描述了不同电影实体之间的复杂关系,我们可以从电影知识图谱中获得多维度的、更丰富的关于物品的信息,以及物品间的关系。学者们普遍开始利用知识图谱作为辅助信息,来解决传统推荐算法中的稀疏性和冷启动问题,从而改善推荐系统的性能。传统推荐系统的稀疏性和冷启动问题在一定程度上限制了推荐系统的有效性,本文首先基于传统的基于项目的协同过滤算法,提出了基于知识图谱的协同过滤算法;又提出了一种基于知识图谱的深度自编码器推荐算法,将知识图谱信息引入进去,通过辅助信息来提高推荐系统的性能和最终表现:(1)本文提出了一种结合知识图谱的协同过滤推荐算法,并给出了其完整的框架和相关流程。KGCF算法的主要思想是将知识图谱中项目信息的矢量化表示方法与CF算法相结合,我们说明了知识图中包含的丰富的商品语义信息可以帮助我们从语义的角度更好地刻画商品的相似性,并给出了知识图中商品实体的矢量化表示方法,最后得到高维空间中的货物向量。通过在协同过滤算法中引入来自知识图谱中的丰富的内容信息,有效解决了协同过滤算法由于自身缺少项目的大量信息,引起的数据稀疏性问题。KG-CF算法的主要流程为:用翻译模型transE方法将知识图谱中的的物品实体映射为实体向量,并计算这些物品的内容相似度。利用用户对物品的行为矩阵,也得到物品的相似性。然后将这两种物品相似度进行融合,生成物品融合相似度矩阵。在计算相似度的过程中,我使用了欧几里得距离来计算,计算结果越大,表明这两个物品的语义相似度越大。当这个值为1时,这两个物品的语义相似度最大;当这个值接近0时,我们认为这两个物品几乎完全不同。基于物品相似度矩阵,为每个用户计算其对未产生过行为的物品的预测评分,然后根据这些预测评分为用户生成推荐物品列表。利用知识图谱中大量的辅助信息来弥补数据的稀疏性问题,从而使基于项目的CF算法能够更好地利用知识图中的辅助信息提高个性化推荐的质量。我们在区间为[0,1],间隔为0.1的序列中选取相似度的融合比例。当融合度为0时表示整个推荐算法为基于物品的协同过滤算法;当融合度为1时表示整个推荐算法为的基于知识图谱物品内容的推荐算法。我们在验证集上对算法进行测试,并且根据推荐结果的准确率确定最优的融合度。(2)基于知识图谱的协同过滤算法只是一种浅层学习的算法,该算法无法有效学习数据中的深层信息,所以我们基于此,提出了一种基于知识图谱的深度自编码器推荐算法,并给出了其完整的框架和相关的流程。该算法主要由一个6层的深度自编码器,3个全连接层,1个基于注意力机制的网络组成。本文第一个方法使用transE将知识图谱中的的物品实体映射为实体向量,并计算这些物品的内容相似度。但是transE方法在一对多,多对多的复杂映射关系中,效果并不理想。基于此,本部分应用改良后的transR方法来将知识图谱中的的物品实体映射为实体向量,并将这些信息输入到深度自编码器的深度神经网络中。自编码器算法在处理知识图谱信息上有着比较成功的应用,我们用深度自编码器算法来处理知识图谱辅助信息。但是深度自编码器算法,在处理用户相关数据上并没有取得理想的结果,基于此,本文使用3个全连接层对数据集中的原始数据进行处理。考虑到电影题材的范围广,用户的兴趣爱好可能是一个也可能是多个,本课题依然使用注意力机制,在本层对当前用户Embedding和电影Embedding进行sigmoid归一化计算,该计算可以得到用户Embedding和电影Embedding间的权重矩阵。得到最后的用户特征向量,模拟了用户针对当前电影的兴趣变化。最后,我们成功利用了知识图谱中大量的辅助信息来弥补数据的稀疏性问题,从而使基于深度自编码器的推荐算法能够更好地利用知识图中的辅助信息提高个性化推荐的质量。(3)我们在movielens电影数据集上进行如上的2个试验,第一个实验表明,所提出的KGCF算法在F1指标方面都优于基线方法。第二个实验表明,所提出的KG-DAE方法相比基线方法,在AUC和MSE指标上分别提高了 2.3%,2.7%

Personalized Movie Recommendation Algorithm Based on Knowledge Graph

这是一篇关于个性化推荐,协同过滤,深度自编码器,注意力机制,知识图谱的论文, 主要内容为随着人类技术的飞速发展,移动设备上的信息越来越多,这给我们生活中的各种选择带来了困难。推荐系统的发明是为了帮助用户根据自己的数据更好地选择自己喜欢的信息,从而使用户满意。传统的协同过滤算法主要依赖用户对物品的行为数据实现个性化推荐,用户对物品的行为数据反映了用户的兴趣以及对物品的喜好程度,在推荐系统中用户对物品的行为数据被存储在用户物品交互矩阵中,例如用户物品评分矩阵,当然也可以是包含隐式反馈信息的交互矩阵,如用户的搜索、浏览、评论等历史行为数据。由此可以看出,用户物品交互矩阵的质量在很大程度上决定了传统协同过滤算法的推荐效果。在电影推荐领域,Netflix从2009开始,就举办了推荐算法大赛,用来奖励最优秀的推荐算法。随着Netflix公司规模的不断增大,它现在有大约注册会员6500万人,每天用户总观看时长接近1亿小时。推荐算法在其中功不可没,通过给用户推荐他们喜欢看的电影,帮助Netflix建立口碑,巩固了和用户之间深厚的感情。现在,Netflix可以从更多维度去了解用户的使用行为,比如,如何观看(使用什么设备、每天的什么时间,每周的哪天,观看的频度),用户是如何发现视频的,甚至是哪些视频已经推荐给了用户但并未被播放等等。基于电影的推荐系统,能否精准地推荐给用户符合他们偏好,他们喜欢看的电影,最后让用户满意,是衡量推荐技术好坏的重要标准。因此,需要解决以下两个问题,从而达到更完美的推荐效果:1、数据稀疏性:是传统协同过滤算法的一个缺点,它是指在稀疏的交互矩阵上挖掘相似的用户和物品以及训练推荐模型,会影响最终推荐结果的准确度。当由于物品数量远多于用户数量时,可能导致部分物品从来没有与用户进行交互,导致这些物品无法被推荐2、冷启动问题:个性化推荐技术,会根据用户在产品上留下的各种数据踪迹,来构建用户画像,给用户贴上精准的标签,从而揣测用户的行为习惯和偏好。大型商业公司,由于其庞大的用户量和知名度,自然不会缺少用户方面的数据,从而获得较好的推荐结果。但是每个产品都会迎来具体的新用户、新内容,自然会伴随着缺少相关数据,导致最后的推荐结果不理想,导致最后的体验较差在目前频繁使用的推荐技术中,最为常用的推荐系统技术基于内容的协同过滤和基于物品的协同过滤两种,而这种两种最常用的方法都有属于他们自己的独特的缺陷。第一个是基于内容的协同过滤,它是一种基于邻域的算法,主要根据某一类客户对不同商品的的用户行为记录,从而得到不同用户之间的相似度,然后根据这些相似用户的历史行为将物品推荐给该用户。该算法基于这一个假设:如果一件物品被多个用户喜欢,那么这些用户具有一定的相似度。但是不同的用户有不同的喜好,一些内容和性质不同,但也可能成为用户兴趣的电影就无法获得。基于物品的协同过滤算法也属于基于邻域的算法,主要根据所有客户对不同商品的用户行为记录来计算物品之间的相似度,然后根据用户的历史行为将类似的物品推荐给该用户。该算法基于这一个假设:如果一个用户既喜欢物品A也喜欢物品B,那么这两个物品具有一定的相似度。但是这种方法下得到的音乐一般是那些已存在、评分高的歌曲,一些新曲因为没有足够的关注就无法进行推荐。由于知识图谱描述了不同电影实体之间的复杂关系,我们可以从电影知识图谱中获得多维度的、更丰富的关于物品的信息,以及物品间的关系。学者们普遍开始利用知识图谱作为辅助信息,来解决传统推荐算法中的稀疏性和冷启动问题,从而改善推荐系统的性能。传统推荐系统的稀疏性和冷启动问题在一定程度上限制了推荐系统的有效性,本文首先基于传统的基于项目的协同过滤算法,提出了基于知识图谱的协同过滤算法;又提出了一种基于知识图谱的深度自编码器推荐算法,将知识图谱信息引入进去,通过辅助信息来提高推荐系统的性能和最终表现:(1)本文提出了一种结合知识图谱的协同过滤推荐算法,并给出了其完整的框架和相关流程。KGCF算法的主要思想是将知识图谱中项目信息的矢量化表示方法与CF算法相结合,我们说明了知识图中包含的丰富的商品语义信息可以帮助我们从语义的角度更好地刻画商品的相似性,并给出了知识图中商品实体的矢量化表示方法,最后得到高维空间中的货物向量。通过在协同过滤算法中引入来自知识图谱中的丰富的内容信息,有效解决了协同过滤算法由于自身缺少项目的大量信息,引起的数据稀疏性问题。KG-CF算法的主要流程为:用翻译模型transE方法将知识图谱中的的物品实体映射为实体向量,并计算这些物品的内容相似度。利用用户对物品的行为矩阵,也得到物品的相似性。然后将这两种物品相似度进行融合,生成物品融合相似度矩阵。在计算相似度的过程中,我使用了欧几里得距离来计算,计算结果越大,表明这两个物品的语义相似度越大。当这个值为1时,这两个物品的语义相似度最大;当这个值接近0时,我们认为这两个物品几乎完全不同。基于物品相似度矩阵,为每个用户计算其对未产生过行为的物品的预测评分,然后根据这些预测评分为用户生成推荐物品列表。利用知识图谱中大量的辅助信息来弥补数据的稀疏性问题,从而使基于项目的CF算法能够更好地利用知识图中的辅助信息提高个性化推荐的质量。我们在区间为[0,1],间隔为0.1的序列中选取相似度的融合比例。当融合度为0时表示整个推荐算法为基于物品的协同过滤算法;当融合度为1时表示整个推荐算法为的基于知识图谱物品内容的推荐算法。我们在验证集上对算法进行测试,并且根据推荐结果的准确率确定最优的融合度。(2)基于知识图谱的协同过滤算法只是一种浅层学习的算法,该算法无法有效学习数据中的深层信息,所以我们基于此,提出了一种基于知识图谱的深度自编码器推荐算法,并给出了其完整的框架和相关的流程。该算法主要由一个6层的深度自编码器,3个全连接层,1个基于注意力机制的网络组成。本文第一个方法使用transE将知识图谱中的的物品实体映射为实体向量,并计算这些物品的内容相似度。但是transE方法在一对多,多对多的复杂映射关系中,效果并不理想。基于此,本部分应用改良后的transR方法来将知识图谱中的的物品实体映射为实体向量,并将这些信息输入到深度自编码器的深度神经网络中。自编码器算法在处理知识图谱信息上有着比较成功的应用,我们用深度自编码器算法来处理知识图谱辅助信息。但是深度自编码器算法,在处理用户相关数据上并没有取得理想的结果,基于此,本文使用3个全连接层对数据集中的原始数据进行处理。考虑到电影题材的范围广,用户的兴趣爱好可能是一个也可能是多个,本课题依然使用注意力机制,在本层对当前用户Embedding和电影Embedding进行sigmoid归一化计算,该计算可以得到用户Embedding和电影Embedding间的权重矩阵。得到最后的用户特征向量,模拟了用户针对当前电影的兴趣变化。最后,我们成功利用了知识图谱中大量的辅助信息来弥补数据的稀疏性问题,从而使基于深度自编码器的推荐算法能够更好地利用知识图中的辅助信息提高个性化推荐的质量。(3)我们在movielens电影数据集上进行如上的2个试验,第一个实验表明,所提出的KGCF算法在F1指标方面都优于基线方法。第二个实验表明,所提出的KG-DAE方法相比基线方法,在AUC和MSE指标上分别提高了 2.3%,2.7%

基于深度神经网络的协同过滤推荐算法研究

这是一篇关于注意力机制,深度神经网络,推荐系统,卷积注意力,深度自编码器的论文, 主要内容为随着互联网的快速普及,用户可以浏览到越来越丰富的信息,为用户的选择带来了足够的便利。同时,用户也苦于在面对种类不一的信息时难以获取自己想要的信息,从而无法满足用户的切实需求。推荐系统的出现恰好解决了这些问题,为用户提供个性化服务,方便用户寻找对自己有用的信息,由此提高了用户的体验度,让用户的生活发生了较大的改变。目前,在推荐系统中,协同过滤技术已经得到了广泛的应用。由于传统的推荐算法存在着诸多弊端,故而在推荐领域不能达到令人满意的效果。深度神经网络的出现恰好可以缓解这些缺陷,一方面,深度神经网络能够根据自身非线性的特点对用户的特征以及项目的特征进行深入的表示;另一方面,深度神经网络能够从用户-项目交互数据中自动学习特征表示,将不同的特征信息映射到相同的隐空间,进而获得特征信息的表征。因此,本文在传统推荐算法的基础上结合深度神经网络进行推荐,对用户与项目的交互数据进行充分的利用。本文的主要工作如下:(1)针对如何提高用户和项目之间嵌入维度的相关性、模型的泛化能力及如何在隐式反馈中精确建模用户对项目的偏好等问题,提出一种新的基于通道注意力的神经协同过滤算法NCFCA(Neural Collaborative Filtering Recommendation Algorithm Based on Channel Attention)。该模型首先在用户和项目交互时通过前馈注意力机制对不同的交互项目分配个性化的权值,来影响用户对项目的偏好程度,准确高效地获取用户和项目的特征信息;其次,模型利用卷积神经网络来提升用户和项目的关联性,同时在卷积神经网络中加入通道注意力机制来挖掘丰富的语义信息;最后,利用广义矩阵分解方法来缓解因用户项目交互产生的数据稀疏问题并且将三个不同的模块(A-MLP、E-CNN、GMF)融合在一起,以实现top-N推荐。(2)针对在项目级别方面用户对不同项目的表达能力以及在隐式反馈中区分用户对不同历史项目的重要程度来构建用户偏好等问题,本文提出了一种基于自编码器与注意力因子的神经协同过滤推荐算法NCFAAF(Neural Collaborative Filtering Recommendation Algorithm Based on Autoencoder and Attention Factor),该模型利用深度自编码器对用户和项目的初始表示进行提取以获得更深层次的特征信息,有效地降低冗余信息对推荐性能的影响;在项目方面,通过引入注意力因子来缩小用户对历史项目集的差异,提高对用户偏好的判断。本文对基于深度神经网络的协同过滤推荐算法进行了研究,为了对协同过滤技术有更充分的理解,提出基于通道注意力的神经协同过滤推荐算法和基于自编码器与注意力因子的神经协同过滤推荐算法,并在真实的数据集上对这两个模型进行大量的相关实验验证,分析相应的实验结果,验证了本文所提模型能够在一定程度上对传统推荐算法中存在的缺点进行改善,进一步体现出所提模型的有效性和合理性。

基于机器学习的安全异常发现系统的设计与实现

这是一篇关于微服务,TF-IDF,深度自编码器,机器学习,异常发现系统的论文, 主要内容为随着信息技术的不断发展,计算机为人们带来便利的同时,来自外部的网络攻击以及内部的异常事件也层出不穷,给安全异常的发现和检测带来严峻的挑战。传统的异常检测技术基于规则库对异常事件进行拦截。这种硬编码的技术缺乏对不断出现的新型安全异常的适应性,需要通过定期更新规则库的方式对系统进行升级。针对上述问题,本文设计一个基于机器学习的安全异常发现系统。检测进出系统的网络流量数据,利用机器学习模型进行安全异常的发现。由于如目录穿越攻击等多种网络攻击直接体现在URL上。故本系统针对的主要场景是异常访问URL检测。在模型构建上,通过分析历史访问数据构建机器学习模型,采用TF-IDF提取并构建特征,并结合使用深度自编码器和K-means进行特征降维,显著提升了模型检测的精度和时间效率。在系统构建上,将检测系统拆分为多个微服务,微服务之间采用消息队列进行协同,降低了处理过程中的各个关键节点之间的耦合,使系统可以快速方便地扩展到其他异常检测场景。检测过程中产生的新数据可用于模型的迭代升级,使系统具有较好的适应性。此外,系统提供友好的人机交互界面,使用户可以方便地了解系统运行状况,参与异常判别过程。本文首先介绍了 TF-IDF、深度自编码器以及消息队列和微服务等相关技术,通过与现有的网络异常检测方法进行比较,提出了本文的检测系统。结合系统的目标定位进行需求分析,并给出了系统中各个服务的具体实现方案,包括基于消息队列的交互、模式缓存的构建、模式淘汰算法的设计等。接着,本文设计了基于机器学习的异常检测算法,重点阐述了特征提取过程和特征降维处理。最后,通过网络搜集到的真实访问数据对本系统进行测试。测试主要从模型检测效果和系统运行效率两个维度进行,验证了本文提出的检测系统的优势。

基于机器学习的安全异常发现系统的设计与实现

这是一篇关于微服务,TF-IDF,深度自编码器,机器学习,异常发现系统的论文, 主要内容为随着信息技术的不断发展,计算机为人们带来便利的同时,来自外部的网络攻击以及内部的异常事件也层出不穷,给安全异常的发现和检测带来严峻的挑战。传统的异常检测技术基于规则库对异常事件进行拦截。这种硬编码的技术缺乏对不断出现的新型安全异常的适应性,需要通过定期更新规则库的方式对系统进行升级。针对上述问题,本文设计一个基于机器学习的安全异常发现系统。检测进出系统的网络流量数据,利用机器学习模型进行安全异常的发现。由于如目录穿越攻击等多种网络攻击直接体现在URL上。故本系统针对的主要场景是异常访问URL检测。在模型构建上,通过分析历史访问数据构建机器学习模型,采用TF-IDF提取并构建特征,并结合使用深度自编码器和K-means进行特征降维,显著提升了模型检测的精度和时间效率。在系统构建上,将检测系统拆分为多个微服务,微服务之间采用消息队列进行协同,降低了处理过程中的各个关键节点之间的耦合,使系统可以快速方便地扩展到其他异常检测场景。检测过程中产生的新数据可用于模型的迭代升级,使系统具有较好的适应性。此外,系统提供友好的人机交互界面,使用户可以方便地了解系统运行状况,参与异常判别过程。本文首先介绍了 TF-IDF、深度自编码器以及消息队列和微服务等相关技术,通过与现有的网络异常检测方法进行比较,提出了本文的检测系统。结合系统的目标定位进行需求分析,并给出了系统中各个服务的具体实现方案,包括基于消息队列的交互、模式缓存的构建、模式淘汰算法的设计等。接着,本文设计了基于机器学习的异常检测算法,重点阐述了特征提取过程和特征降维处理。最后,通过网络搜集到的真实访问数据对本系统进行测试。测试主要从模型检测效果和系统运行效率两个维度进行,验证了本文提出的检测系统的优势。