重点人员风险预警的主要原理有特征识别法、规则引擎法、机器学习法。
1、特征识别法：将重点人员的历史行为、活动、社交圈等信息进行分析和挖掘，从中提取出关键特征，如异常行为、不正常活动、不寻常的人脉关系等，以此作为风险预警的基础。
2、规则引擎法：将企业的安全规则、和标准转化成算法模型，与监测到的重点人员行为、活动数据进行匹配，从而发现异常情况并发出预警。这种方式的预警能力较强，但需要经过较长时间的算法学习和实践经验的积累，才能达到准确度较高的预测能力。
3、机器学习法：通过对大量重点人员行为、活动数据进行机器学习和算法训练，建立相应的预测模型，从而在重点人员的行为活动出现异常时发出预警。
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