基于多维数据分析的异常行为识别方法及系统

本申请提供一种基于多维数据分析的异常行为识别方法及系统，包括对结构化数据和非结构化数据进行清洗和标准化处理，得到统一格式数据集，采用自然语言处理技术，处理其中的文书类文本，提取实体、关系和行为信息，生成结构化特征向量；利用该特征向量和结构化数据构建行为统计、时序和关联特征，采用采样算法选择特征组合，根据构造的多维特征集中的关联数据建立实体关系图，计算实体间的关联强度，据此优化实体关系图以建立网络结构模型；依据该模型和多维特征集设定特征权重体系，利用修剪张量结构测量方法计算出多维异常分数，采用低秩张量恢复技术综合计算出异常评分，输出预警清单，能提升识别准确性和效率。