Preview

Труды Института системного программирования РАН

Расширенный поиск

Применение временных рядов в задаче фоновой идентификации пользователей на основе анализа их работы с текстовыми данными

https://doi.org/10.15514/ISPRAS-2015-27(1)-8

Полный текст:

Аннотация

В статье представлен новый подход идентификации пользователя на основе анализа его поведения при работе с текстовой информацией. Для описания поведения пользователя предлагается использовать содержимое текстовых документов, к которым он обращался. Структурированное представление рассматриваемой поведенческой информации осуществляется на основе отображения содержимого электронных документов в тематическое пространство пользователя, формируемое с использованием неотрицательной матричной факторизации. Веса выделенных тематик в документе характеризуют тематическую направленность пользователя во время работы с данным документом. Изменение значений весов тематик во времени формирует многомерный временной ряд, описывающий историю поведения пользователя при работе с текстовыми данными. Построение прогноза такого временного ряда позволит осуществлять идентификацию данного пользователя на основе оценки отклонений наблюдаемой тематической направленности пользователя от спрогнозированных значений. В рамках предложенного подхода был разработан собственный оригинальный метод прогнозирования временных рядов, основанный на ортонормированной неотрицательной матричной факторизации (ОНМФ). Важно отметить, что ранее методы неотрицательной матричной факторизации не использовался для решения задачи прогнозирования временных рядов. Проведённое экспериментальное исследование на примере реальной корпоративной переписки пользователей, сформированной из набора данных Enron, показало применимость предложенного подхода идентификации пользователя. Кроме того, эксперименты с применением других популярных на сегодняшний день методами прогнозирования показали превосходство разработанного метода на основе ОНМФ по качеству классификации тематических характеристик пользователя. Также в работе исследовались два различных подхода оценки отклонений: абсолютная оценка и оценка p-значения. Эксперименты показали, что оба рассмотренные подхода расчёта оценки отклонения временной точки от прогноза применимы в предложенном подходе идентификации пользователя.

Об авторах

В. Ю. Королёв
Московский государственный университет имени М.В. Ломоносова, Москва
Россия

Факультет вычислительной математики и кибернетики, Московский государственный университет имени М.В. Ломоносова, 119991, Россия, Москва, Ленинские горы, д. 1с52.



А. Ю. Корчагин
Московский государственный университет имени М.В. Ломоносова, Москва
Россия
Факультет вычислительной математики и кибернетики, Московский государственный университет имени М.В. Ломоносова, 119991, Россия, Москва, Ленинские горы, д. 1с52.


И. В. Машечкин
Московский государственный университет имени М.В. Ломоносова, Москва
Россия

Факультет вычислительной математики и кибернетики, Московский государственный университет имени М.В. Ломоносова, 119991, Россия, Москва, Ленинские горы, д. 1с52.



М. И. Петровский
Московский государственный университет имени М.В. Ломоносова, Москва
Россия
Факультет вычислительной математики и кибернетики, Московский государственный университет имени М.В. Ломоносова, 119991, Россия, Москва, Ленинские горы, д. 1с52.


Д. В. Царёв
Московский государственный университет имени М.В. Ломоносова, Москва
Россия
Факультет вычислительной математики и кибернетики, Московский государственный университет имени М.В. Ломоносова, 119991, Россия, Москва, Ленинские горы, д. 1с52.


Список литературы

1. R.V. Yampolskiy, V. Govindaraju, Behavioural biometrics: a survey and classification. International Journal of Biometrics (IJBM), Vol. 1, No. 1, 2008.

2. Временной ряд (Time Series). March 24 2015. (http://www.machinelearning.ru/wiki/index.php?title=Временной_ряд)

3. И.В. Машечкин, М.И. Петровский, Д.В. Царёв. Методы вычисления релевантности фрагментов текста на основе тематических моделей в задаче автоматического аннотирования. Вычислительные методы и программирование. Том 14, 2013. 91-102.

4. I.V. Mashechkin, M.I. Petrovskiy, D.S. Popov, D.V. Tsarev. Automatic text summarization using latent semantic analysis. Programming and Computer Software, 2011, pp. 299-305.

5. D.V. Tsarev, M.I. Petrovskiy, I.V. Mashechkin. Using NMF-based text summarization to improve supervised and unsupervised classification. 11th International Conference on Hybrid Intelligent Systems (HIS), 2011. Malacca, MALAYSIA. P. 185-189.

6. D.V. Tsarev, M.I. Petrovskiy I.V. Mashechkin. Supervised and Unsupervised Text Classification via Generic Summarization. International Journal of Computer Information Systems and Industrial Management Applications. MIR Labs, Volume 5, 2013, pp. 509-515.

7. I.V. Mashechkin, M.I. Petrovskiy, D.S. Popov, D.V. Tsarev. Applying Text Mining Methods for Data Loss Prevention. Programming and Computer Software. January 2015, Volume 41, Issue 1, pp 23-30.

8. C.D. Manning, P. Raghavan, H. Schutze. Introduction to Information Retrieval. Cambridge University Press, 2008.

9. A. Mirzal. Converged Algorithms for Orthogonal Nonnegative Matrix Factorizations. CoRR abs/1010.5290, 2010.

10. Wei Xu, Xin Liu, Yihong Gong. Document clustering based on non-negative matrix factorization. Proceedings of the 26th annual international ACM SIGIR conference on Research and development in informaion retrieval, Toronto, Canada, 2003.

11. Chris Ding, Tao Li, Wei Peng, Haesun Park. Orthogonal Nonnegative Matrix Tri-Factorizations for Clustering. SIGKDD, 2006.

12. M.W. Berry, M. Browne, A.N. Langville, V.P. Pauca, R.J. Plemmons. Algorithms and applications for approximate nonnegative matrix factorization. Computational Statistics and Data Analysis, pp. 155-173, 2007.

13. J. Yoo, S. Choi. Orthogonal Nonnegative Matrix Factorization: Multiplicative Updates on Stiefel Manifolds. Intelligent Data Engineering and Automated Learning – IDEAL 2008, vol. 5326 of Lecture Notes in Computer Science. Springer Berlin Heidelberg, 2008, pp. 140–147.

14. C. Meek, D.M. Chickering, D. Heckerman. Autoregressive Tree Models for Time-Series Analysis, 2002. (http://go.microsoft.com/fwlink/?LinkId=45966)

15. Технический справочник по алгоритму временных рядов (Майкрософт). (http://msdn.microsoft.com/ru-ru/library/bb677216.aspx)

16. T. Hastie, R. Tibshirani, G. Sherlock, M. Eisen, P. Brown, D. Botstein. Imputing Missing Data for Gene Expression Arrays. Technical report, Stanford Statistics Department 1999.

17. O. Troyanskaya. Missing value estimation methods for DNA microarrays. Bioinformatics, , vol. 17, no. 6, 2001. pp. 520-525.

18. D.V. Tsarev, R.V. Kurynin, M.I. Petrovskiy, I.V. Mashechkin. Applying non-negative matrix factorization methods to discover user’s resource access patterns for computer security tasks. Proceedings of the 2014 International Conference on Hybrid Intelligent Systems (HIS 2014). IEEE Computer Society [New York], United States, 2014. pp. 43–48.

19. D. Lee, S. Seung. Learning the parts of objects by non-negative matrix factorization. Nature, 401, 1999. pp. 788-791.

20. Enron Email Dataset. March 24 2015. (http://www.cs.cmu.edu/~./enron/)

21. Natural Language Toolkit (NLTK). March 24 2015. (http://www.nltk.org)

22. М. Кендалл, А. Стьюарт. Статистические выводы и связи. М.: Наука, 1973.

23. Кривая ошибок (Receiver Operating Characteristic, ROC curve). March 24 2015. (http://www.machinelearning.ru/wiki/index.php?title=ROC-кривая)


Для цитирования:


Королёв В.Ю., Корчагин А.Ю., Машечкин И.В., Петровский М.И., Царёв Д.В. Применение временных рядов в задаче фоновой идентификации пользователей на основе анализа их работы с текстовыми данными. Труды Института системного программирования РАН. 2015;27(1):151-172. https://doi.org/10.15514/ISPRAS-2015-27(1)-8

For citation:


Korolev V.Y., Korchagin A.Y., Mashechkin I.V., Petrovskiy M.I., Tsarev D.V. Applying Time Series to The Task of Background User Identification Based on Their Text Data Analysis. Proceedings of the Institute for System Programming of the RAS (Proceedings of ISP RAS). 2015;27(1):151-172. (In Russ.) https://doi.org/10.15514/ISPRAS-2015-27(1)-8

Просмотров: 188


Creative Commons License
Контент доступен под лицензией Creative Commons Attribution 4.0 License.


ISSN 2079-8156 (Print)
ISSN 2220-6426 (Online)