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龙图腾网获悉广州市普泽电子科技有限公司申请的专利一种基于大数据的网络行为分析方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN119254817B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-05发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202411275592.8，技术领域涉及：H04L67/1396；该发明授权一种基于大数据的网络行为分析方法是由周伟光设计研发完成，并于2024-09-12向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于大数据的网络行为分析方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于大数据的网络行为分析方法，涉及大数据处理技术领域。本发明利用服务器获取用户行为数据，进行识别用户，根据用户访问生成有用轨迹段；进行频繁序列挖掘，获得用户频繁行为序列，将频繁行为序列作为用户特征，区分用户的异常行为与正常行为，将得到的异常行为数据抽象成标签，构建用户画像模型，建立异常行为模式特征库，将待测用户行为序列与异常行为模式特征库进行匹配，通过匹配是否成功来判断是否为异常用户，并据此提取用户行为数据异常特征。本发明完成对用户行为数据异常特征的判断及提取，提高了用户行为数据异常检测的精度，并对检测精度进行评级。

本发明授权一种基于大数据的网络行为分析方法在权利要求书中公布了：1.一种基于大数据的网络行为分析方法，其特征在于，流程如下： 步骤一、获取用户行为数据，识别用户，根据用户访问生成有用轨迹段；用户数据包括用户身份、访问日期、访问路径、访问内容、请求结果和浏览时间； 步骤二、将有用轨迹段分割为不同区域后，进行频繁序列挖掘，输出用户频繁行为序列及其支持度，将频繁行为序列作为用户特征，并赋予权重； 步骤三、区分用户的异常行为与正常行为，将得到的异常行为数据抽象成标签； 步骤四、构建用户画像模型； 步骤五、建立异常行为模式特征库，将待测用户行为序列与异常行为模式特征库进行匹配，判断是否为异常用户； 步骤六、对异常用户进行异常行为特征提取，将提取用户异常行为的精度进行量化,完成对异常用户的异常行为特征的分析； 所述步骤一具体如下： 通过web服务器产生的日志文件获取用户行为数据； 将用户行为数据进行用户识别，过程如下： 当IP地址不同时，代表多个不同用户； 当IP地址相同，并且用户使用的操作系统和浏览器相同时，代表同一用户； 当IP地址相同，但用户使用的操作系统和浏览器不同时，代表多个不同用户； 当用户请求访问的某个页面与之前访问的任一页面均不相关时，代表出现一个新用户； 当用户请求访问的某个页面之前从未访问过，且在日志记录中未有引用痕迹时，代表出现一个新用户； 将用户的访问分解成轨迹段，用以下形式表示： R＝U,{Pi,Ti,…,Pk,Tk}； 其中，R表示用户在一段时间内请求的页面的集合序列；U表示用户标识；P表示用户请求的页面的标识符；T表示时间； 设置用户相邻请求之间的超时时间阈值为θ，判断是否满足Ti-Ti-1≤Q…1≤iQ，若满足，则标记该轨迹为有用轨迹段； 所述步骤二具体如下： 对有用轨迹段按照时间顺序进行排序，获得用户行为数据序列Y,并构建用户行为序列数据库，用户每个行为节点在序列中都有其对应的位置，用户行为序列表示一个用户在某时间戳内的操作； 用户行为数据序列Y＝y1,y2,y3,y4，...，ym，其中，m为正整数，对序列中的每个行为xm创建一个其对应的点，并添加对应的行为标识符、时间戳和页面ID，使用时间戳对创建的点进行排序，获得用户行为数据序列点集合X＝x1,x2,x3,x4，...，xm,其中，m为正整数； 将空间内任意一点xm作为圆心，设置半径为r，形成圆形区域,将此圆形区域内的所有点的集合标记为邻域Brxm, Brxm＝{xn∈D│distxm,xn≤r}； 其中，distxm,xn表示xm和xn之间的距离； 将邻域内样本个数的最小值标记为MinPts； 从数据集X中随机挑选一个点xm，判断|Brxm|是否大于等于MinPts，当|Brxm|≥MinPts，则判定xm为核心对象，加入核心集合Y中； 从核心集合Y中随机挑选一个核心对象xn，将其密度可达的所有点，加入新的集合C1，形成第一个聚类簇； 继续访问数据集X中的下一个点，重复上述步骤，直到处理完数据集中的所有点，得到聚类簇Cm，将没有包含在聚类簇中的点标记为噪音，予以删除； 聚类簇Cm包括用户基本属性、职位属性、业务属性、时间属性和空间属性；其中，基本属性包括用户ID和IP地址；职位属性包括用户具有的职位级别；业务属性是用户所具有的业务功能；时间属性是用户访问在时间上的分段；空间属性是用户访问在区域上的分段； 利用Apriori算法对区域分割处理后的数据进行频繁行为序列挖掘处理，输出用户行为序列及其支持度；设置支持度阈值为ρ，剔除低于支持度阈值ρ的行为序列，保留高于支持度阈值ρ的行为序列及其支持度，并将其标记为频繁行为序列； 将频繁行为序列作为用户特征，每个用户特征代表一个特定的用户行为模式，包括多个用户行为步骤；为每个用户特征赋予权重。

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