1. 毕业设计（论文）的内容和要求

本课题要求实现一个基于机器学习和用户行为的图灵测试算法。

本课题要求在详细调研用户需求的基础上，开发出相对完善的机器学习算法，尽量做到预测准确，运行效率高，数据真实。

有余力的基础上可以尝试实现一些较为复杂的功能。

2. 参考文献

[1] 陈喆，周雷. 基于BP神经网络的鼠标轨迹识别技术[J].电脑知识与技术，2013,(1). [2] 王鑫，王梦莹，梁金. 基于鼠标键盘行为的身份认证[J]. 中国教育技术装备,2014,(22). [3] 王振辉，王振铎，支侃买. 基于鼠标和键盘行为特征组合的用户身份认证[J]. 计算机应用与软件,2016,(7). [4] 彭艳林. 大数据下的机器学习算法分析及研究[J]. 移动信息,2017,(7). [5] 黄玲，李洪森. 大数据时代下的人工智能之核心机器学习[J]. 工程技术(全文版),2017,(14). [6] 胡天宇. 基于数据降维的机器学习分类应用研究[J]. 吉林大学,2017,(1). [7] 张润,王永滨. 机器学习及其算法和发展研究[J].中国传媒大学学报(自然科学版),2016,(2). [8] 李叶紫，王振友，周怡璐，韩晓卓. 基于贝叶斯最优化的Xgboost算法的改进及应用[J]. 广东工业大学学报,2018,(1). [9] 王忠桃，彭鑫. 基于机器学习的垃圾邮件过滤技术[J].中国科技信息,2010,(6). [10] 葛恭豪. 机器学习算法原理及效率分析简[J]. 电子世界,2018,(1). [11] 柏宇轩. Kmeans应用与特征选择[J]. 电子技术与软件工程,2018,(1). [12] 黄铉. 特征选择研究综述[J]. 信息与电脑(理论版),2017,(24). [13] 孙祥瑜. 机器学习方法在手写数字识别中的应用[J]. 中国战略新兴业,2017,(44). [14] Woo-Young Ahn,Jasmin Vassileva. Machine-learning identifies substance-specific behavioral markers for opiate and stimulant dependence . Elsevierjournal,2016. [15] A Desai, P Patadia. Drag and Drop: A Better Approach to CAPTCHA. India Conference,2014:1-4

3. 毕业设计（论文）进程安排

2017年12月28日-2018年1月10日：确定选题 2018年1月11日-2018年1月31日：查阅参考文献，了解课题需求 2018年2月1日-2018年2月26日：准备系统开发所需工具和其它资源（如数据源等），完成英文翻译及文献准备工作，完成开题报告 2018年2月27日-2018年3月10日：完成数据分析，提出初步算法设计思路 2018年3月11日-2018年3月31日：完成主要算法设计，初步实现提出的算法 2018年4月1日-2018年4月20日：完成全部算法的实现工作，并着手在更多的数据上进行分析验证 2018年4月21日-2018年4月30日：完成整个算法的优化工作，并着手毕业设计（论文）的撰写工作 2018年5月1日-2018年5月15日：完成论文初稿，并通过电子邮件发给导师初审 2018年5月16日-2018年5月31日：完成论文的修改，定稿打印并准备答辩 2018年6月1日-2018年6月10日：完成答辩准备工作，包含答辩演示文稿等