2019年秋季学期视觉计算实验室第十五周论文研读预告

时间: 2020年01月03日 09:00
地点: 基础教学楼B座318实验室
研读成员: 彭第

[1] Nguyen P H, Henkin R, Chen S, et al. VASABI: Hierarchical User Profiles for Interactive Visual User Behaviour Analytics[J]. IEEE transactions on visualization and computer graphics, 2019, 26(1): 77-86.

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[1] 用户行为分析系统提供了复杂的模型,可以捕捉用户随时间变化的行为,目的是识别与其个人资料不匹配的欺诈活动。传统分析方法希望通过学习用户过去的行为并建模,在用户行为发生异常时触发警报。然而,用户的行为十分复杂,一个异常行为从其他角度来解释,可能是一个正常的行为。现有方案无法深入分析用户行为,本文以用户为中心展开工作,提出了一种可视化的分析方法。作者对用户行为做出了全面的总结和分层,将用户行为分为群体行为和个体行为,以帮助分析人员全面了解用户行为,并发现欺诈者。为了提供用户活动的丰富描述,作者讨论了如何将各种度量组合在一起,介绍了一种基于主题建模的方法来从操作序列日志中提取用户任务。为了证明方法的有效性,作者与专家一起完成了一系列实验。根据结论,借助交互式视图刻画用户,分析人员能够有效地进行探索性和调查性分析,并能够了解用户行为的特征,从而在评估可疑用户和活动时做出明智的决策。
VASABI

[2] 学术论文发表指南

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