1.一种基于互联网的应用监控预警数据管理方法，其特征在于：所述方法包括以下步骤：

步骤S100：将某个提供互联网社交媒体服务的应用软件设置为目标应用，将目标应用的某个账户设置为目标账户，提取目标账户在所述目标应用内参与话题的历史记录和历史操作记录，构建目标账户在所述目标应用内的行为习惯模型；

步骤S200：设置监测时段，对目标账户在监测时间段的操作行为进行监测，比较目标账户在监测时间段的操作行为与目标账户行为习惯模型的差异；

步骤S300：获取目标账户在监测时间段的参与话题的记录，推送记录和搜索记录，目标账户参与话题与推送记录的重合度和目标账户参与话题与搜索内容的重合度差异的特征为第一特征，计算第一特征参数；

步骤S400：获取目标账户在监测时间段话题的行为，提取目标账户在监测时间段中的发送内容特征和回复特征作为第二特征，通过发送内容的重复率和回复率计算第二特征参数；

步骤S500：设置管理阈值，对目标账户行为习惯模型的差异度进行评价，提取特征参数对应的特征组成预警特征，提取互联网应用的所有账号中具有预警特征的账号，生成预警信息反馈至互联网平台管理员。

2.根据权利要求1所述的一种基于互联网的应用监控预警数据管理方法，其特征在于：

步骤S100包括：

步骤S101：提取目标账户的参与话题记录和目标账户的历史操作记录；

步骤S102：获取目标账户各个话题的浏览时间和在话题中的浏览时长和跳转操作记录，所述跳转操作为目标账户在浏览话题的行为中，在话题范围内，获得进一步浏览的操作；

步骤S103：计算目标账户在话题参与中的话题历史参与系数，其中第i个话题的话题历史参与系数为hi，hi=α1（hcontent/htime）+α2hnum，其中hcontent表示目标账户在第i个话题中的话题内容浏览量，htime表示目标账户在第i个话题中的内容浏览时间，hnum表示目标账户在第i个话题中跳转操作的操作数量，α1为（hcontent/htime）项的权重系数，α2为hnum项的权重系数，话题内容浏览量为目标账户浏览话题内容的字数；

步骤S104：获取话题标签，建立目标账户各个话题的习惯模型，其中第i个话题的习惯模型为Hi，Hi={Hlabel，hi}，其中Hlabel表示第i个话题包含的标签集合。

3.根据权利要求2所述的一种基于互联网的应用监控预警数据管理方法，其特征在于：

步骤S200包括：

步骤S201：获取目标账户最后一次登录时间，将目标账户最后一次登录时间后的T1时间段设置为监测时间段；

步骤S202：计算目标账户在话题参与中的监测时段行为参数k，k=β1（kcontent/ktime）+β

2knum，其中kcontent表示目标账户在监测时间段的监测内容浏览量，ktime表示目标账户在监测时间段的内容浏览时间，knum表示目标账户在监测时间段的跳转操作的操作数量，β1为（kcontent/ktime）项的权重系数，β2为knum项的权重系数，其中ktime≤T1，监测内容浏览量表示目标账户监测时间段内浏览内容的字数；

步骤S203：获取目标账户参与话题历史的总数和各个话题的历史参与次数，计算某个话题的历史参与行为，其中，第i个话题的历史参与行为参数用pi表示，pi=（ni/Np）×hi，ni表示第i个话题的历史参与次数，Np表示目标账户参与话题历史的总数，累加各个话题的历史参与行为参数，得到目标账户的历史行为参数P；

步骤S204：计算ε1=P‑k，取ε1的绝对值ε2，ε2表示目标账户在监测时间段的操作行为与目标账户行为习惯模型的差异度。

4.根据权利要求3所述的一种基于互联网的应用监控预警数据管理方法，其特征在于：

步骤S300包括：

步骤S301：获取目标账户在监测时间段内的参与话题的记录，其中参与话题的标签集合Clabel，获取目标账户在监测时间段内的推送记录，其中推送记录的内容标签集合Mlabel，获取目标账户在监测时间段内的搜索记录，其中搜索内容的标签集合为Slabel；

步骤S302：计算第一特征参数δ1，δ1=NUM（Clabel∩Slabel）/ NUM（Clabel∩Mlabel），其中NUM为计数函数，用于计算集合中元素的个数。

5.根据权利要求4所述的一种基于互联网的应用监控预警数据管理方法，其特征在于：

步骤S400包括：

步骤S401：获取目标账户在监测时间段内的在目标应用中发布的内容，对发布内容进行特征提取；

步骤S402：计算目标账户在监测时间段内第j个内容特征的重复率fj，fj=ej/E，其中ej表示目标账户在监测时间段内第j个内容特征的发送条数，E表示目标账户在监测时间段内发送内容的总条数；

步骤S403：将各个特征的重复率从高到低排列，设置主要特征分界值，当检测到fcbn‑fcbn+1＞γ时，fcbn及fcbn前对应的内容特征为主要特征，其中fcbn表示经过排列后的内容特征重复序列中的第n个内容特征对应的重复率，其中fcbn+1表示经过排列后的内容特征重复序列中的第n+1个内容特征对应的重复率，γ表示主要特征分界值；

步骤S404：对主要特征的重复率做累加，得到主要特征重复率F，计算重复行为参数R1，R1=F×rin，其中rin表示目标账户在监测时间段内发布条目的平均间隔时间，所述发布条目表示目标账户完成内容编辑后，向目标应用发送的内容集合，一个内容集合对应一个内容发布条目；

步骤S405：提取目标账户监测时间段被评论后的回复行为，获取目标账户在被评论后再次回复的内容，计算目标账户的回复率R2，R2=Qt/Qr，其中，Qt表示目标账户监测时间段内发送内容的数据量，Qr表示目标账户监测时间段内被评论后的回复的数据量；

步骤S406：计算第二特征参数δ2，δ2=μ1R1+μ2R2，其中μ1为R1的权重系数，μ2为R2的权重系数。

6.根据权利要求5所述的一种基于互联网的应用监控预警数据管理方法，其特征在于：

步骤S500包括：

步骤S501：设置管理阈值ε0，当目标账户出现ε2＞ε0时，将目标账户设置为预警特征账户；

步骤S502：根据预警模板账户创建预警特征X，其中X为{ Clabel ，δ1，δ2}三个元素组成的集合；

步骤S503：对预警时间段T2内的具有预警特征的账号数量，当T2时间段内超出预警数量阈值NX时，将具有预警特征的账号信息和对应预警特征反馈至互联网平台管理员。

7.一种用于权利要求1‑6中任意一项所述的一种基于互联网的应用监控预警数据管理方法的应用监控预警数据管理系统，其特征在于：所述系统包括：操作记录提取模块、行为比较模块、特征参数计算模块和预警模块，操作记录提取模块用于提取目标账户的参与话题记录和目标账户的历史操作记录和目标账户在监测时间段的操作行为，行为比较模块用于比较目标账户在监测时间段的操作行为与目标账户行为习惯模型的差异，特征参数计算模块用于计算第一特征参数和第二特征参数，预警模块用于提取预警特征并生成预警信息反馈至互联网平台管理员。

8.根据权利要求7所述的应用监控预警数据管理系统，其特征在于：行为比较模块包括：历史参与系数计算单元、行为参数计算单元、历史行为参数计算单元和行为习惯模型的差异度计算单元，历史参与系数计算单元用于计算历史参与系数，行为参数计算单元用于计算监测时段行为参数，历史行为参数计算单元用于计算历史行为参数，行为习惯模型的差异度计算单元用于计算行为习惯模型的差异度。

9.根据权利要求7所述的应用监控预警数据管理系统，其特征在于：特征参数计算模块包括：参与话题记录获取单元、推送记录获取单元、搜索记录获取单元、第一特征参数计算单元、特征的重复率计算单元、主要特征提取单元、重复行为参数计算单元、目标账户回复率计算单元和第二特征参数计算单元，参与话题记录获取单元用于获取目标账户在监测时间段内的参与话题的记录，提取参与话题的标签集合，推送记录获取单元用于获取目标账户在监测时间段内的推送记录，提取推送记录的内容标签集合，搜索记录获取单元用于获取目标账户在监测时间段内的搜索记录，提取搜索内容的标签集合，第一特征参数计算单元用于计算第一特征参数，特征的重复率计算单元用于计算特征重复率，主要特征提取单元用于提取主要特征，重复行为参数计算单元用于计算重复行为参数，目标账户回复率计算单元用于计算目标账户的回复率，第二特征参数计算单元用于计算第二特征参数。

10.根据权利要求7所述的应用监控预警数据管理系统，其特征在于：预警模块包括：差异度进行评价单元、预警特征创建单元、预警特征比对单元和预警反馈单元，差异度进行评价单元用于对目标账户行为习惯模型的差异度进行计算，预警特征创建单元用于创建预警特征，预警特征比对单元用于根据预警特征比对和提取具有预警特征的账户信息，预警反馈单元用于将具有预警特征的账号信息和对应预警特征反馈至互联网平台管理员。