申请/专利权人：淮阴工学院

申请日：2023-12-04

公开（公告）日：2024-06-11

公开（公告）号：CN117763492B

主分类号：G06F18/25

分类号：G06F18/25;H04L9/40;G06F18/213;G06N3/0442;G06N3/08;G06F123/02

优先权：

专利状态码：有效-授权

法律状态：2024.06.11#授权;2024.04.12#实质审查的生效;2024.03.26#公开

摘要：本发明公开了基于时序空间特征和偏好波动的网络安全工具智能推荐方法及装置，对收集的用户使用网络安全工具的数据构建用户的历史行为序列，获取通过改进的时空GRU算法捕获用户使用网络安全工具的长期偏好，改进的时空GRU算法将连续时间因子离散化，并引入了特定的时间转换矩阵和距离转换矩阵；然后通过多头注意机制捕获用户使用网络安全工具的短期偏好；接着计算偏好波动值；最后将学习到的长期和短期偏好特征以及用户特征向量、偏好波动向量相结合来预测下一个推荐位置。与现有技术相比，本发明利用时序空间特征和用户偏好波动来更好地理解用户的网络安全工具使用习惯，从而更准确地推荐适用于用户的网络安全工具，有助于提高网络安全性。

主权项：1.一种基于时序空间特征和偏好波动的网络安全工具智能推荐方法，其特征在于，包括如下步骤：步骤1：对收集到的用户使用网络安全工具的数据进行清洗和预处理，构建用户的历史行为序列，包括用户嵌入矩阵以及用户行为序列嵌入矩阵，所述用户嵌入矩阵、用户行为序列嵌入矩阵中分别包括用户特征向量、用户行为序列嵌入向量；步骤2：以用户行为序列嵌入矩阵为输入，通过改进的时空GRU算法学习用户使用网络安全工具的长期偏好；所述改进的时空GRU算法将连续时间因子离散化，并引入了时间转换矩阵和距离转换矩阵；步骤2.1：输入用户行为序列嵌入矩阵Ex∈Rn×k；步骤2.2：定义循环变量i，且i赋初值为1；步骤2.3：如果i≤lenXu则跳转到步骤2.4，否则跳转到步骤2.13；步骤2.4：获取用户行为序列嵌入矩阵Ex∈Rn×k中的第i行向量ex；步骤2.5：根据用户行为序列嵌入向量ex得到表示的用户u在时间t的访问位置的向量，定义用户在前一时间为t-1时的隐状态向量为ht-1；步骤2.6：定义时间变换矩阵用于表示两个时间点t和ti之间的时间间隔t-ti，其中ti表示历史时间点；步骤2.7：定义距离转换矩阵用来表示两地理坐标间的欧几里得距离，计算公式为其中，和表示用户u在时刻t所访问位置的坐标，和表示用户u历史时刻ti所访问位置的坐标；步骤2.8：计算输入门其中Wi1、Wi2是变换矩阵，Wi3、Wi4是和的转移矩阵，bi是偏置向量，σ是激活函数，ht-1是前一个时刻的GRU的隐状态向量；步骤2.9：计算遗忘门其中Wf1、Wf2是变换矩阵，Wf3、Wf4是和的转移矩阵，bf是偏置向量；步骤2.10：根据时间转换矩阵和距离转换矩阵计算新的GRU候选隐状态向量其中ht-1表示前一个时刻的GRU的隐状态向量，Wc1、Wc4是变换矩阵和Wc2、Wc3是和的转移矩阵，bc是偏置向量；步骤2.11：根据输入门it和候选隐状态向量更新隐状态向量步骤2.12：增加循环变量i的值，跳转到步骤2.4；步骤2.13：结束循环，通过tanh非线性激活函数获得最终GRU的输出即用户长期偏好gt＝tanhCt；步骤3：以用户行为序列嵌入矩阵为输入，通过多头注意力机学习用户近期的使用网络安全工具偏好，表示用户的短期偏好；步骤4：计算用户的使用网络安全工具偏好波动值Fu；步骤4.1：定义时间区间集合T＝{E,W,M,S}分别表示日、周、月、季；步骤4.2：定义用户集合U，项目集合I，定义用户u在时间t内对网络安全工具项的评分为rui；步骤4.3：定义循环变量i3，且i3赋初值为1；步骤4.4：如果i3≤lenT则跳转到步骤4.5，否则跳转到步骤4.8；步骤4.5：计算用户u在时间区间t内对网络安全工具类别j的加权评分频数其中It表示用户u在时间区间t内对网络安全工具评分过的集合,Bij表示i是否属于类别j，是为1，否为0；步骤4.6：计算时间区间t内用户u对各类别网络安全工具评分的方差其中表示用户u对类别j的加权评分，C为类别数目；步骤4.7：增加循环变量i3的值，跳转到步骤4.4；步骤4.8：结束循环，将不同时间区间的评分方差取平均,得到用户u的整体的评分方差其中P表示时间区间集T的大小；步骤4.9：用户的偏好波动值为步骤5：融合用户的长期偏好、短期偏好、用户特征向量以及偏好波动向量，得到用户的使用网络安全工具行为的综合特征表达并进行推荐。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 淮阴工学院 基于时序空间特征和偏好波动的网络安全工具智能推荐方法及装置

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