用户网站访问序列异常检测数据集UserWebsiteVisitSequenceAnomalyDetection-marutsvet
数据来源：互联网公开数据
标签：用户行为, 网站访问, 序列数据, 异常检测, 时间序列分析, 数据挖掘, 机器学习, 会话分析
数据概述：
该数据集包含来自网站访问日志的数据，记录了用户在网站上的浏览行为，用于识别用户访问序列中的异常模式。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围为2013年12月至2014年3月。
地理范围：数据未明确标注地理位置，推测为网站的全球用户访问数据。
数据维度：数据集包含session_id（用户会话标识符），以及site1-site10（用户访问的网站ID）和time1-time10（对应网站的访问时间）等字段。
数据格式：CSV格式，文件名为practice_anomaly_data.csv，便于数据分析和处理。pkl 文件可能包含网站ID的映射信息，用于将ID转换为更具可读性的网站名称或类别。数据来源于网站访问日志，已进行匿名化处理。
该数据集适合用于研究用户行为分析、异常检测和时间序列分析。
数据用途概述：
该数据集具有广泛的应用潜力，特别适用于以下场景：
研究与分析：适用于用户行为分析、网络安全、欺诈检测等领域的研究，如异常访问模式识别、用户行为预测等。
行业应用：为互联网行业提供数据支持，尤其适用于网站流量分析、用户行为分析、个性化推荐、安全风险评估等。
决策支持：支持企业进行用户行为分析，辅助制定营销策略、优化网站设计、提升用户体验和加强安全防护。
教育和培训：作为数据挖掘、机器学习、数据分析等课程的实训材料，帮助学生理解异常检测算法，学习用户行为分析方法。
此数据集特别适合用于探索用户网站访问序列中的异常行为，帮助用户构建异常检测模型、发现潜在的安全威胁，并优化用户体验。
