30、基于机器学习和深度学习的固定文本击键动力学研究

基于机器学习和深度学习的固定文本击键动力学研究

1. 前期研究

击键动力学的概念最早出现在20世纪70年代，当时主要关注固定文本数据。早期的研究采用了基于距离的方法，随后机器学习技术逐渐成为研究热点。

1.1 基于距离的方法

• 早期距离度量 ：早期使用欧几里得距离（L2范数），后来发现曼哈顿距离（L1范数）在确定单个组件的贡献方面更具优势，且对异常值更鲁棒。研究表明，在所有基于距离的技术中，使用缩放曼哈顿距离的最近邻分类器性能最佳。
• 统计距离度量 ：由于L1和L2范数不能有效处理统计特性，因此引入了基于统计的距离度量，如马氏距离，它在击键动力学研究中得到了广泛应用。

1.2 机器学习技术

• 多种机器学习算法 ：近年来，击键动力学研究大量采用机器学习技术，包括k近邻（k-NN）、K-means聚类、随机森林、模糊逻辑、高斯混合模型等。
• 支持向量机（SVM） ：用于从数据中提取特征，然后进行分类。
• 隐马尔可夫模型（HMM） ：可用于学习击键动力学中的时间间隔。
• 神经网络架构 ：多种神经网络架构，如多层感知器（MLP）、卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）和长短期记忆网络（LSTM）等，也被应用于击键动力学研究中。
• 深度学习技术 <