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龙图腾网获悉成都卫士通信息产业股份有限公司申请的专利用户行为分析方法、装置、电子设备及计算机存储介质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：CN116112194B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-06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：202211302471.9，技术领域涉及：H04L9/40；该发明授权用户行为分析方法、装置、电子设备及计算机存储介质是由王亮;朱豪杰设计研发完成，并于2022-10-24向国家知识产权局提交的专利申请。

本用户行为分析方法、装置、电子设备及计算机存储介质在说明书摘要公布了：本公开提供了一种用户行为分析方法、装置、电子设备及计算机存储介质，获取目标用户在目标内网中的待分析数据；将待分析数据转换为对应的特征向量；基于预先训练的异常检测模型对特征向量进行异常检测，得到待分析数据中的异常数据，和或基于机器学习算法对特征向量进行检测，得到异常数据；基于异常数据生成目标用户的行为画像。本公开中，可以将目标用户在目标内网中的待分析数据转换为对应的特征向量且可以基于预先训练的异常检测模型对特征向量进行异常检测，得到待分析数据中的异常数据，和或基于机器学习算法对特征向量进行检测，得到异常数据，实现了对待分析数据中的异常数据的准确检测，进而实现了准确对内网中的用户行为进行分析。

本发明授权用户行为分析方法、装置、电子设备及计算机存储介质在权利要求书中公布了：1.一种用户行为分析方法，其特征在于，包括： 获取目标用户在目标内网中的待分析数据； 将所述待分析数据转换为对应的特征向量； 基于预先训练的异常检测模型对所述特征向量进行异常检测，得到所述待分析数据中的异常数据，基于机器学习算法对所述特征向量进行检测，得到所述异常数据； 基于所述异常数据生成所述目标用户的行为画像； 其中，所述基于机器学习算法对所述特征向量进行检测，得到所述异常数据，包括： 应用所述机器学习算法对多维无标签数据对应的特征向量的规律进行挖掘学习，寻找多维无标签数据对应的特征向量中的离群数据点，并将离群数据点作为异常数据；所述机器学习算法包括图算法； 其中，所述异常检测模型包括：基于时序算法及统计分析算法搭建的、对所述待分析数据中的单维度时序数据进行异常检测的第一检测模型；基于分类算法搭建的、对所述待分析数据中的多维有标签数据进行异常检测的第二检测模型； 其中，所述基于所述异常数据生成所述目标用户的行为画像，包括： 基于所述异常数据确定所述目标用户的异常行为类别及异常行为事件； 基于所述异常行为类别及所述异常行为事件生成所述行为画像。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人成都卫士通信息产业股份有限公司，其通讯地址为：610041 四川省成都市高新区云华路333号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

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