A survey for user behavior analysis based on machine learning techniques: current models and applications

Abstract

En este trabajo de investigación se abordan las principales contribuciones en el campo del análisis del comportamiento del usuario, centrándose en la comprensión, modelización y predicción de comportamientos pasados, presentes y futuros. A pesar de los avances logrados, la heterogeneidad de los enfoques dificulta una comprensión clara y generalizada. Por ello, resulta fundamental la colaboración entre expertos en dominios específicos y especialistas en aprendizaje automático para alcanzar los objetivos planteados.

La motivación principal de este estudio es proporcionar una visión clara de este campo mediante la categorización de investigaciones de última generación, agrupándolas según características específicas. Este análisis incluye un estudio exhaustivo de la literatura existente en áreas como ciberseguridad, redes, seguridad, salud y mejora en la prestación de servicios. La organización del trabajo se basa en cuatro características temáticas que permiten clasificar los estudios: palabras clave, dominio de aplicación, algoritmos de aprendizaje automático y tipos de datos utilizados.

El objetivo del trabajo es analizar en profundidad las referencias existentes, promover la difusión de enfoques innovadores discutiendo sus fortalezas y debilidades, e identificar los desafíos pendientes junto con posibles direcciones futuras de investigación. Además, se evaluaron y clasificaron 127 artículos basándose en criterios de relevancia, como la reputación del artículo, el prestigio del autor, el grado de innovación, la novedad y la calidad de los datos.

Las características temáticas y de relevancia se combinaron para desarrollar una métrica de similitud que facilita la visualización de las publicaciones analizadas. La representación gráfica obtenida actúa como una guía de los avances recientes en el análisis del comportamiento del usuario, destacando los temas más relevantes y las contribuciones más significativas.