异常用户行为的可视分析:一项综述
人机交互
2019-05-22 v2 数据库
社会与信息网络
机器学习
摘要
数据可及性的提升为理解用户行为提供了大量机遇。发掘用户行为中的异常尤为重要,因为它有助于警示网络入侵、恐怖活动和金融欺诈等有害事件。许多可视分析方法已被提出,以助益于在各应用领域中理解用户行为相关数据。本工作中,我们综述了异常用户行为可视分析的研究现状,并将其划分为社交互动、出行、网络通信和交易四类。我们进一步从数据类型、异常检测技术、可视化技术以及交互方法等方面考察了每一类中的研究工作。最后,我们讨论了相关发现与潜在的研究方向。
引用
@article{arxiv.1905.06720,
title = {Visual Analytics of Anomalous User Behaviors: A Survey},
author = {Yang Shi and Yuyin Liu and Hanghang Tong and Jingrui He and Gang Yan and Nan Cao},
journal= {arXiv preprint arXiv:1905.06720},
year = {2019}
}