是由Ｎ.Ｖ.Vapnik等人于1992~1995年正式提出的。这一理论在数据分类以及回归估计方面的应用取得了巨大的成功。支持向量机学习算法的优势在于，它建立在一套较为完善的机器学习理论———统计学习理论基础之上的，并具有较好的泛化能力。标准的支持向量机主要是处理两类数据的分类问题，并且具有相当好的结果。
实现方法：
基于用户行为
基于程序行为