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傳統(tǒng)時間序列分類方法存在鼠標軌跡特征挖掘不充分、數據不平衡與標記樣本量少等問題，造成識別效果較差。結合特征組分層和半監(jiān)督學習，提出一種鼠標軌跡識別方法。通過不同視角構建有層次的鼠標軌跡特征組，并借鑒半監(jiān)督學習的思想，利用多個隨機森林模型對未標記樣本進行偽標記，且將抽取標簽預測一致且置信度較高的部分樣本加入到訓練集中?；诨A特征組和輔助特征組，在擴充后的訓練集上訓練隨機森林模型，以實現鼠標軌跡的人機識別。實驗結果表明，該方法可有效識別鼠標軌跡，旦精確率、召回率與調和均值分別達到97.83%、94.72%和96.56%
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