基于机器学习的大学生网络使用行为特征分类与预测研究

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【摘  要】 文章旨在分析大学生的网络使用行为特征，采用网络流量与用户日志数据采集的方法获取研究样本，并提取出较多维度的行为特征。在特征处理的基础上，采用机器学习技术构建网络行为分类与预测模型。研究结果表明，集成学习框架构建的分类器可以实现较高的准确率；而加入个性化特征后，循环神经网络预测模型也取得了可观的精度。（剩余5160字）

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