基于流量数据解析的用户上网行为识别方法

本发明涉及用户行为分析领域，公开了基于流量数据解析的用户上网行为识别方法，包括以下步骤：数据采集与预处理：通过多传感器和网络设备获取用户的上网流量数据，数据包括访问的网站、数据包大小、发送时间；流量数据特征提取：从采集的流量数据中提取用户的上网行为特征，包括访问类型、访问频率、数据包大小分布；数据融合与去噪：使用卡尔曼滤波算法对多来源数据进行融合。通过本发明运用多传感器数据融合、卡尔曼滤波、马尔可夫决策过程、强化学习、贝叶斯推理及机器学习算法等，有效避免数据孤岛，提升数据准确性与精度，识别、分析和分类用户行为，实现实时动态调整，增强系统适应性与灵活性。