一种基于大数据分析的用户活动异常检测和流量预测方法

摘要

本发明公开了一种基于大数据分析的用户活动异常检测和流量预测方法，包括以下步骤：1)获取待定异常区域的区域编号及时段信息；2)利用历史大数据评估待定异常区域在该时段活跃度的经验累积概率曲线，然后利用经验累积概率曲线确定预测区域中各时刻的流量活跃度异常值；3)以预测区域为中心，查找与预测区域空间相邻的八个区域，然后利用相邻两个区域i,j空间相似性的衡量sim(i,j)找到预测区域的空间相似区域k，然后对预测区域时间序列的空缺值y_i,t进行填补；4)对步骤3)得到的预测区域的时间序列进行流量预测，完成基于大数据分析的用户活动异常检测和流量预测，该方法能够实现对预测区域的流量准确预测。