检索结果-内蒙古大学图书馆

扬州大学学报（自然科学版） 2012年第1期15卷 56-59页

作者：赵利徐永成胡孔法陈崚扬州大学信息工程学院江苏扬州225127

针对应用射频识别(radio frequency identification,RFID)技术产生的海量数据,引入挖掘频繁路径的思想,提出挖掘频繁路径的算法MP(movement path)-mine.该算法通过构建MP-tree的形式,只须扫描数据库一次就可以挖掘出所有的频繁移动路径... 详细信息

针对应用射频识别(radio frequency identification,RFID)技术产生的海量数据,引入挖掘频繁路径的思想,提出挖掘频繁路径的算法MP(movement path)-mine.该算法通过构建MP-tree的形式,只须扫描数据库一次就可以挖掘出所有的频繁移动路径,便于快速向用户提供物品移动趋势方面的信息.理论分析和实验结果表明该算法性能非常有效.

关键词：射频识别频繁路径移动模式

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融合多类时空轨迹特征的跨网络用户身份识别

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计算机科学 2023年第3期50卷 114-120页

作者：刘红朱焱李春平西南交通大学计算机与人工智能学院成都611756 清华大学软件学院北京100091

随着位置社交网络的蓬勃发展,用户移动行为数据得到极大丰富,推动了基于时空数据的身份识别问题的相关研究。跨位置社交网络的用户身份识别,强调学习不同平台时空序列间的相关性,旨在发现同一用户在不同平台的注册账号。为解决现有研究... 详细信息

随着位置社交网络的蓬勃发展,用户移动行为数据得到极大丰富,推动了基于时空数据的身份识别问题的相关研究。跨位置社交网络的用户身份识别,强调学习不同平台时空序列间的相关性,旨在发现同一用户在不同平台的注册账号。为解决现有研究面临的数据稀疏、低质量和时空不匹配问题,提出了一种融合双向时空依赖和时空分布的识别算法UI-STDD。该算法主要包含3个模块:时空序列模块通过结合成对注意力的双向长短时记忆网络来刻画用户移动模式;时间偏好模块从粗、细两个粒度定义用户个性化模式;空间位置模块挖掘位置点的局部和全局信息,量化空间邻近性。基于上述模块得到的用户轨迹对特征,UI-STDD利用多层前馈网络判断跨网络的两个账户是否对应于现实中的同一个人。为验证UI-STDD的可行性和有效性,在3组公开的数据集上进行了实验。实验结果表明,所提算法能够提高基于时空数据的用户身份识别率,F1值平均高于最优对比方法10%以上。

关键词：用户身份识别时空数据移动模式时间偏好长短时记忆网络

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白鹤的迁徙模式与中途停歇栖息地特征

白鹤的迁徙模式与中途停歇栖息地特征

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作者：杨秀林中国林业科学研究院

学位级别：硕士

白鹤是世界“极危”鸟类,全球种群估计为3500-4000只,99%为东部种群。对于这种长距离迁徙的大型涉禽来说,中途停歇地对于其能否顺利完成迁徙过程并成功繁殖至关重要。本研究利用2016～2017年10只卫星跟踪白鹤的定位数据,首先根据停歇天... 详细信息

白鹤是世界“极危”鸟类,全球种群估计为3500-4000只,99%为东部种群。对于这种长距离迁徙的大型涉禽来说,中途停歇地对于其能否顺利完成迁徙过程并成功繁殖至关重要。本研究利用2016～2017年10只卫星跟踪白鹤的定位数据,首先根据停歇天数不同将中途停歇地划分为四种类型,通过权重赋值进行综合评价,绘制迁徙路线图,并开展保护空缺分析;然后计算白鹤在不同停歇单元的昼夜间活动领域、移动距离以及不同栖息地类型的利用率。旨在(1)探讨白鹤的迁徙模式,甄别20年来中国境内白鹤中途停歇地的分布变化,并在不同空间尺度下评价其重要性等级;(2)分析白鹤在不同停歇单元中的昼、夜间移动模式与栖息地利用特征,探讨湿地环境变化背景下的白鹤中途停歇地选择的响应过程;(3)综合分析白鹤中途停歇地的保护空缺,并提出相应的保护管理对策。主要研究结果与结论如下:(1)春、秋迁徙季节白鹤往返于繁殖地和越冬地之间的迁徙距离、停歇次数、停歇时长、迁徙阶段长等迁徙参数均不存在差异显著性。白鹤春、秋迁徙均符合能量消耗最小对策,迁徙路线呈现“8”字形,中国东北西松嫩平原和辽河平原是其狭窄迁徙通道的瓶颈位置。白鹤的迁徙模式为兼性迁徙,在食物匮乏的迁徙节段上采用蹦跳式迁徙,而在食物丰富的迁徙节段上采用轻跳式迁徙。(2)春、秋迁徙期共识别中国境内中途停歇地62个和104个,分别属于5停歇区域中的23处和27处停歇单元。重要中途停歇地包括传统的西松嫩平原的黑龙江扎龙、吉林莫莫格和向海国家级自然保护区及其周边地区,以及华北平原的黄河三角洲。新发现的有西松嫩平原的内蒙古图牧吉保护区、辽河平原的辽宁康平卧龙湖省级自然保护区和内蒙古通辽科尔沁沙地东部湿地。重要、一般、临时中途停歇地和休整地分别有36.4%、37.5%、40.7%和72.4%位于现有保护体系之外。总之,松嫩平原春、秋季节都是白鹤最重要的停歇地区;春季迁徙期,辽河平原次之,黄河三角洲第三;秋季迁徙期,正好相反。长江中下游平原秋季比春季重要,大兴安岭地区则春季比秋季重要。(3)从白鹤昼、夜活动领域大小来看,春季西松嫩平原大于辽河平原但差异并不显著,秋季西松嫩平原大于华北平原且差异显著。不同停歇单元之间,昼、夜间活动领域面积差异不显著,其中图牧吉停歇单元昼、夜间活动领域面积最大;春季扎龙停歇单元昼、夜间活动领域面积最小,秋季黄河三角洲周边区域和淮河中游最小。不同迁徙季节之间,春季西松嫩平原的日间活动领域面积显著小于秋季。从白鹤昼夜间的移动模式来看,春季西松嫩平原和辽河平原之间无显著差异,秋季西松嫩平原与华北平原之间存在显著差异。不同停歇单元之间,春、秋季节均以图牧吉停歇单元日利用停歇地数量最多、日移动距离最远、昼夜活动领域距离最大。从时间上看,白鹤在莫莫格单元昼夜停歇地距离分别在春季、秋季随时间增大。(4)从白鹤中途停歇栖息地特征来看,日间除扎龙停歇单元外,其他停歇单元均利用人工栖息地;夜间除图牧吉、黄河三角洲周边和淮河中游停歇单元外,其他停歇单元均利用天然湿地作为夜宿地。从不同停歇区域来看,白鹤春季在辽河平原的人工停歇地利用比例与西松嫩平原无显著差异,秋季在华北平原日间人工停歇地利用比例显著高于西松嫩平原。从不同停歇单元来看,春季图牧吉、向海和莫莫格停歇单元利用人工栖息地显著高于秋季,而华北平原的黄河三角洲保护区周边和淮河中游停歇单元,白鹤全天均利用人工栖息地。结果表明,由于湿地环境的变化,白鹤由特定依赖自然湿地逐渐提高人工栖息地的利用率来完成能量补给。(5)近20年来白鹤在中国境内的重要中途停歇地分布发生了明显变化。辽河口已不再是白鹤重要中途停歇地,辽河平原中北部辽宁、吉林和内蒙古三省交界科尔沁沙地东部是新发现的重要停歇单元。西松嫩平原的莫莫格停歇单元栖息地质量高于图牧吉、向海和扎龙停歇单元,辽河平原的卧龙湖停歇单元栖息地质量高于科尔沁沙地东部停歇单元,而华北平原三处停歇单元各具特点。建议对已建保护区的周边重要中途停歇地,依托现有保护管理机构加强监管;对湿地面积小而分散的重要停歇地,如内蒙古科尔沁沙地东部湿地,成立保护小区;对华北平原和长江中下游平原的一些停歇地和休整地,构建跨部门和跨区域的联合保护管理机制。

关键词：白鹤中途停歇地移动模式栖息地特征保护空缺

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具有记忆能力的多agent系统自主合作机制研究

具有记忆能力的多agent系统自主合作机制研究

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作者：王涛中南大学

学位级别：博士

摘要：自组织系统中理性或自私个体如何展开合作是个有意义的问题。大量研究表明,亲缘关系,网络结构,群体选择,声誉系统等都能帮助理性群体中涌现合作行为。演化博弈理论为这一问题提供了理论模型。本文针对3种主要的困境博弈：囚徒博... 详细信息

摘要：自组织系统中理性或自私个体如何展开合作是个有意义的问题。大量研究表明,亲缘关系,网络结构,群体选择,声誉系统等都能帮助理性群体中涌现合作行为。演化博弈理论为这一问题提供了理论模型。本文针对3种主要的困境博弈：囚徒博弈、雪堆博弈和猎鹿博弈,创立了基于“合作比率——系统收益——R、ST、P互惠分布——策略分布”这样的一个完整的分析链,能够清晰的看到系统的运行和演化情况,加深了对合作机制的理解。主要内容和研究成果如下：(1)演化困境博弈系统中记忆对于合作水平的影响的研究。研究发现具有记忆的系统不一定比没有记忆的系统演化出更高的合作水平。我们探讨了通过数学的方法对全连接网络下的具有记忆的系统进行分析的困难性。记忆能力对于不同的困境系统的合作演化具有不同的影响：记忆对于囚徒博弈系统的合作具有非常强的促进作用；记忆大部分情况下能够促进猎鹿博弈系统的合作；而记忆对于雪堆博弈系统的合作的影响包含2种情况,当背叛诱惑较小时,记忆抑制了合作水平,当背叛诱惑较大时,记忆能够帮助系统克服诱惑,促进合作。研究发现,在雪堆博弈中,记忆虽然部分地抑制了合作,但是实际是促进了ST互惠,所以虽然合作水平下降,但是系统收益水平上升了研究同时发现WSLS(赢存输去)策略能够在囚徒博弈,雪堆博弈和猎鹿博弈中广泛存在。(2)上一代的历史对于下一代合作演化影响的研究。我们研究了每一代的初始历史对于合作的影响,发现每一代如果记忆上一代的博弈历史,系统的表现不会比随机初始化历史更好。进一步来说,对于无条件模仿(unconditional imitation)策略更新规则,对于囚徒博弈,雪堆博弈和猎鹿博弈,记忆历史反而抑制了合作,使得系统合作水平远远低于随机初始化每一代初始历史的情况；对于复制子(replicator)策略更新规则,记忆历史表现类似于以50%的合作比随机初始化每一代初始历史的情况。不同的初始合作比率在复制子规则的系统中对最终合作水平影响很大,高的初始合作比可以导致高的最终系统合作水平；而在无条件模仿规则中,不同初始合作水平影响不大。这些现象的根本原因在于随机的初始化破坏了背叛策略形成的一些结构。 (3)ST互惠中的轮换合作机制的研究。我们构建了一个扩展的ST平面,通过对不同长度的记忆能力系统的演化,发现当记忆长度大于等于2时,轮换合作(CAD)在S+T>2R的平面上广泛涌现,而另外一种ST互惠—持续策略(DorC)则在S=T所在的直线上面存在。同时,也研究了不同记忆长度在扩展的ST平面上对合作水平,系统收益水平的影响。运用统计6步博弈历史对稳定后的演化系统策略进行了分析,能够验证轮换策略和持续策略的分布情况。 (4)具有记忆的agent随机移动对于合作产生的影响的研究。研究发现对于COD移动模式(博弈-更新-移动)规则,低速的移动对于囚徒博弈,雪堆博弈和猎鹿博弈都能促进合作;而高速的移动抑制了合作；对于CDO移动模式(博弈-移动-更新)规则,有趣的是,高速的移动反而促进了合作。移动对于雪堆博弈中的ST互惠有一定的促进作用。记忆在COD模式中促进了合作,而在CDO模式中,对于合作的影响比较复杂。

关键词：演化博弈 ST互惠轮换合作策略更新规则移动模式

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社交网络用户的社交关系和签到行为分析

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科技导报 2014年第11期32卷 43-48页

作者：梁霄赵吉昌许可北京航空航天大学软件开发环境国家重点实验室北京100191

理解社交关系和移动行为的相关性,对于研究社交网络演化及建模人类移动是非常重要的。分析了两个基于位置社交网络网站用户的社交关系和签到行为,以量化社交关系与移动性的相关性。结果表明,社交或签到排名的概率分布反比于其排名,这意... 详细信息

理解社交关系和移动行为的相关性,对于研究社交网络演化及建模人类移动是非常重要的。分析了两个基于位置社交网络网站用户的社交关系和签到行为,以量化社交关系与移动性的相关性。结果表明,社交或签到排名的概率分布反比于其排名,这意味着社交关系和移动性间存在着隐含的联系。通过对不同粒度下用户社交关系和签到行为的比较,以及用户皮尔逊相关系数的计算,证明社交关系和人类移动性存在较强的相关性。

关键词：社交关系移动模式相关性签到

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移动模型与移动决策支持系统研究

移动模型与移动决策支持系统研究

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作者：周洁东华大学

学位级别：博士

随着信息处理技术、计算机技术、移动通信等技术的快速发展和广泛应用，许多实际问题要求在移动的过程中完成决策，对外界情况能够给予快速的反映。如在研究民防部门基于地理信息辅助决策支持系统，考虑到对突发事件快速反应、快速处理... 详细信息

随着信息处理技术、计算机技术、移动通信等技术的快速发展和广泛应用，许多实际问题要求在移动的过程中完成决策，对外界情况能够给予快速的反映。如在研究民防部门基于地理信息辅助决策支持系统，考虑到对突发事件快速反应、快速处理问题，要求基于地理信息辅助决策支持系统具有灵活性、快速性、应急支持等特点。又如，在计算机支持协同工作（CSCW）中群决策支持系统（GDSS）研究中，考虑到个体决策者在协同决策时常处于移动状态，这也要求设计的系统能够支持处于移动状态个体或用户的决策，这是我们该课题研究目的与意义。\n 个体移动方式、移动状态以及外部的环境条件对其下一步的决策都有较大的影响。因此，研究个体处于移动状态下的决策问题必须考虑个体的移动方式、个体的移动模型。为此，论文做了如下方面的工作：\n 考虑到服务器中大量用户移动日志包含有用户移动的统计规律，基于高斯·马尔可夫移动模型讨论了在位置区域不变的情况下的移动开销问题，通过选取Kalman滤波器的参数来保证总开销估计误差均方差的极限收敛，或者说在某一时刻以后，确证总开销的估计误差的均方差在某一范围之内。考虑到建模的复杂度，基于图论方法，挖掘用户的移动模式，进而给出基于用户移动日志的位置区域优化方法，本地位置注册选取算法，本地位置注册与访问位置注册的均衡优化算法。\n 针对服务器掌握移动用户少量数据的情况下，提出一种基于用户移动位置的局部预测方法，以便对移动用户进行位置管理与切换管理。考虑到无线应用环境的特点，结合位置相关信息数据的特征，在服务器端，运用粗糙集理论，为移动用户提供一种更加准确、实用的移动缓存替换策略。\n 由于在实际问题中，如信息查询、决策支持方面，用户常常要考虑提取规则的信息占信息表中信息的多少，论文讨论了基于粗糙集理论提取决策规则的信息度量问题。针对多Agent决策系统，在服务器端给出了衡量Agent基于知识水平的能力、协同的冗余度方法。运用粗糙度、信息熵和知识这三个指标，讨论了协同的可能条件以及必然条件。对于协同满足可能条件而不满足必然条件的情况下，提出了进行学习的最小知识集的概念。在此基础上，给出了相关任务T的协同模型与算法。并指出了有待解决的问题。\n 在移动客户端，考虑到移动计算的主要特点，对移动用户决策环境和移动决策过程中所涉及移动状态、通信状态进行描述。在此基础上，提出一种基于路径长度和可变通信质量的综合系数（General Quotient，简记为GQ）的移动决策方法。\n 考虑到移动对象状态的变化，运用Markov决策过程（MDP）对移动决策过程进行建模、优化，进而给出仿真过程。考虑到通信中接入何种数据，如何对这些数据提取信息、规则，讨论了用户在移动过程中数据接入的类型、数据的挖掘与规则提取问题。\n 在上述讨论的基础上，对决策支持系统的发展进行概述，讨论了服务器端决策支持与移动终端决策支持的关系，给出了移动决策支持系统的框架，并探讨了基于地理信息的移动决策支持系统和群移动决策支持系统的实现与应用问题。\n 论文针对突发事件应急处理问题，提出了移动决策支持的思想。考虑到移动模式对信息接入、移动决策的影响，从不同角度讨论了接入优化、移动管理和移动决策框架问题。进而为移动用户的如何移动、如何决策提供系统支持，使得提出的移动决策支持框架具有灵活性和实用性。

关键词：移动模式信息接入 Kalman滤波移动预测规则提取移动过程建模移动管理移动决策

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日本知床半岛海域细鳞大马哈鱼和大马哈鱼的移动生态调查

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大连海洋大学学报 2009年第S1期25卷 84-87页

作者：岳雪莲陈勇水越麻仁本多健太郎野別貴博三谷曜子宮下和士大连水产学院辽宁省海洋牧场工程技术研究中心辽宁大连116023 北海道大学環境科学院財団法人知床財団北海道大学北方生物圏FSC

在北海道知床半岛周边海域,用小型数据记录器监测细鳞大马哈鱼Oncorhyncus gorbuscha和大马哈鱼***的回归游泳行为,探讨其与环境水温的关系。数据记录间隔时间为1 s,连续记录时间为226 h。于2008年8月至10月期间,在知床沿岸放流了带有... 详细信息

在北海道知床半岛周边海域,用小型数据记录器监测细鳞大马哈鱼Oncorhyncus gorbuscha和大马哈鱼***的回归游泳行为,探讨其与环境水温的关系。数据记录间隔时间为1 s,连续记录时间为226 h。于2008年8月至10月期间,在知床沿岸放流了带有数据记录器的洄游途中的大马哈鱼和细鳞大马哈鱼个体(分别为30尾和5尾),分别有13尾、3尾个体被捕获。研究表明:试验个体有一系列的上浮和下沉行为,并且频繁地回到表层水面,垂直移动中的深潜水是对表层高水温和暖流分层水中的一种适温调节行为。因此,尽管表层水温较高,性成熟后的大马哈鱼仍会回到表层水面寻找其产卵场所。

关键词：大马哈鱼细鳞大马哈鱼知床半岛沿岸海域移动模式

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基于话单数据的移动通信用户画像研究

基于话单数据的移动通信用户画像研究

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作者：张海旭中国科学技术大学

学位级别：硕士

通过用户数据挖掘用户属性特征是近年来学术界和工业界的研究热点,用户画像技术更是其中的重要基础研究点。用户画像技术可以理解个体用户的需求,挖掘群体用户的特征,发现潜在的用户群体,以便更好地为用户提供定制化服务和个性化推荐。... 详细信息

通过用户数据挖掘用户属性特征是近年来学术界和工业界的研究热点,用户画像技术更是其中的重要基础研究点。用户画像技术可以理解个体用户的需求,挖掘群体用户的特征,发现潜在的用户群体,以便更好地为用户提供定制化服务和个性化推荐。自我国进入移动通信时代以来,人们与手机之间的连接更加紧密,手机已成为人们日常生活中不可或缺的一部分。手机在使用中产生了记录用户的位置信息、使用信息、社交信息等历史数据。这些数据隐含了很多与用户的个性化信息,为研究用户属性特征和把握城市生活脉搏提供了新的信息渠道。本课题旨在通过对话单数据的分析,完成对移动通信用户的个体画像研究和群体画像研究,为推测用户属性、理解用户特征提供了新的视角,也为生产生活的提高、相关政策的制定提供了参考。当前对话单数据的研究多集中在时空信息方面,本文综合了话单数据中的时空信息、社交信息和活跃时间规律对用户进行画像研究。首先为了更方便的分析用户的时空数据,本文利用点间相对定位方法,将经纬度坐标转换为常用的二维平面直角坐标,使得通信小区之间的距离关系和方位关系得到保留并且位置计算更加方便。其次本文根据用户移动模式的移动强度、范围、活跃地点规律、出行方向的随机性提取了移动距离、回旋半径、访问点个数、移动方向熵特征:根据用户社会生活的活跃程度、规模、主动程度、集中程度提取了通话时长、联系人数量、主叫比率、社交熵特征;同时根据用户活跃时间规律提取了用户活跃时间特征。再次,为了使用户个体的特点被清晰呈现,本文对用户的多个特征采用不同的规则进行处理并生成用户标签,然后使用词云图将每个用户的标签生成词云名片。最后根据移动模式和社交生活将用户划分为四个用户群,探究各个用户群体的特点并分析用户群体在活跃时间方面的规律性,探索用户的移动模式、社会交往与用户活跃时间的联系,加深我们对用户特征的理解。

关键词：用户画像话单数据移动模式社交生活用户词云名片

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移动计算中的规则提取与规则更新研究

移动计算中的规则提取与规则更新研究

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作者：施颖男东华大学

学位级别：硕士

随着移动通信技术和计算机网络技术的不断发展和广泛应用，在不久的将来，移动计算机可以在任何时间、地点接入各类网络，以获取所需的数据信息，这种特殊的分布式计算环境被称为移动计算。它正受到越来越多的关注。本课题主要以国... 详细信息

随着移动通信技术和计算机网络技术的不断发展和广泛应用，在不久的将来，移动计算机可以在任何时间、地点接入各类网络，以获取所需的数据信息，这种特殊的分布式计算环境被称为移动计算。它正受到越来越多的关注。本课题主要以国家自然科学基金资助项目(70271001)—移动决策理论与移动决策支持系统研究作为研究的背景，所以我们首先需要在对整个系统环境-移动计算环境的特点和主要问题进行讨论的基础上，对该环境中存在的大量数据信息进行合理的分析、分类，然后针对各类数据分别进行有效的数据挖掘，从中提取出潜在的、有用的规则，用来为移动客户提供决策支持服务。本文对以上任务的讨论顺序安排如下：首先是对移动计算环境的技术特点和难点进行讨论，包括移动计算的概念和典型系统模型、主要挑战、移动联网以及软件应用这几个大的方面；其次根据移动环境的移动特性把移动计算环境中的数据分为普通数据，时间数据，空间数据以及时空数据，提出了在移动计算环境中数据挖掘的一般流程；接下来分别对这四类数据进行挖掘算法的讨论：每一部分都是先介绍该类数据的挖掘方法研究现状，对于普通数据，针对我们已提出的一种挖掘算法-粗糙集算法(RS)，提出了对应的规则更新算法，对于后三种数据，本人根据其在移动计算环境中的特点分别提出了与移动用户相关的该类数据的一种具体的处理方法和算法流程图，包括基于移位连接方法的多属性时间序列的挖掘算法，基于Apriori算法的空间关联规则数据挖掘方法以及关于移动用户移动模式的时空数据挖掘方法，并用MATLAB对其中的规则更新算法和时间序列的挖掘算法这两方面进行了实例仿真。在移动计算环境中通过对数据的挖掘和信息的处理，从而快速的移动计算中的规则提取与规则更新研究提取出对移动用户有价值的信息，不仅提供给移动用户日常的决策支持和紧急状况下的应急服务支持，而且简洁的规则信息相对原始的大量数据而言，可以大大的减少无线链路上的传输数据量，减少传输的时间，最重要的是节省了无线资源，降低了网络阻塞的情况，从而提高了整个移动计算系统的可用性和高效性。本课题的研究在军事、应急决策、医疗和股票等领域都有着广泛的应用价值。

关键词：移动计算规则提取规则更新时间序列空间数据移动模式 Apriori算法

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基于蜂窝网络大数据的用户行为分析及预测

基于蜂窝网络大数据的用户行为分析及预测

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作者：蒋帅北京邮电大学

学位级别：硕士

近年来,随着信息技术的高速发展,越来越多的人通过不同的移动终端进行各种各样的活动,例如,听音乐、浏览新闻、看视频等,由此产生了大量的数据。数据的类型、维度、规模也随之增长而日益复杂。在移动互联网高速发展的今天,视频直播、短... 详细信息

近年来,随着信息技术的高速发展,越来越多的人通过不同的移动终端进行各种各样的活动,例如,听音乐、浏览新闻、看视频等,由此产生了大量的数据。数据的类型、维度、规模也随之增长而日益复杂。在移动互联网高速发展的今天,视频直播、短视频、信息流等应用产生了大量有价值的数据,无处不在的商业、工业活动正在源源不断的产生大量的信息,一个信息爆炸的时代已经来临。在这样的大背景下,随着越来越多的移动互联网用户投入到数据业务的阵营中,数据业务占比越来越大。蜂窝网络中业务的增长伴随着流量的增长,产生了大量的用户行为数据,从这些数据中挖掘出用户的行为模式将有效的提高蜂窝网络的负载能力,从而提高蜂窝网络的性能。目前国内外对蜂窝网络下的用户行为分析已进行了大量的研究,但仍存在两大问题:一方面,蜂窝网络下用户行为的研究虽然很多,但大多数都是针对用户行为的某一个维度,比如说单独从移动性的维度或从业务使用量的维度出发,没有综合考虑,从而忽略了它们之间的关联性;另一方面,大部分的工作都是停留在分析的基础上,没有更加深层次的挖掘用户行为背后的原因,即对用户的行为规律探索还不足。针对上述两大问题,本论文基于真实的蜂窝网络4G用户行为数据,从数据量模式、业务使用模式以及移动性三个角度出发,探索三者的规律及关联性,并基于这些规律进行用户行为的预测。本论文的主要工作以及主要贡献为以下三方面:一、基于蜂窝网络的用户数据模式挖掘。首先基于真实的数据,利用Spark大数据处理平台,进行亿级别的大规模数据清洗、转换、聚合,提取出用户的行为轨迹。利用用户的行为轨迹,进一步得到数据量的使用规律,发现少部分的用户使用了绝大部分的蜂窝网络流量。基于这种规律,定义了激活概率和激活状态转移概率,得到数据量模式并进行用户的群体划分,将用户划分成“重度用户”和“普通用户”。更进一步的,比较了“重度用户”和“普通用户”在移动性和业务使用上的差异。最后基于“重度用户”的业务偏好,使用非负矩阵分解算法,找到“重度用户”的成因,即“重度用户”使用数据量最多的一些业务类别,例如视频类、即时通信类、下载类和电子商务类。二、基于蜂窝网络的业务模式挖掘及预测。首先研究了业务模式的基本特征,例如用户在时域上接入基站的次数,访问业务类型数等。其次,进行用户业务轨迹建模,具体的,将用户一天的业务行为建模成一个向量,即用向量表示用户的业务轨迹。利用无监督的K-means聚类算法,根据轮廓系数确定最佳的聚类个数,挖掘出用户的业务模式。从挖掘的结果来看,各个模式差异明显。有的模式在白天具有很高的业务使用频率,而有的模式全天的业务使用频率都很低,其他业务模式的峰值频率出现时刻也不尽相同。最后,基于挖掘出的用户业务模式,搭建深度神经网络模型,进行用户业务模式预测,并与朴素贝叶斯,逻辑回归等经典的模型进行比较。实验结果证明,基于深度神经网络的模型能够更好的预测用户的业务模式,在精准率,召回率,准确率等指标上表现更好。从准确率的表现来看,深度神经网络的准确率比逻辑回归高2.25%,比朴素贝叶斯高28.33%。三、用户的移动模式与业务模式的关联分析及预测。首先探索业务模式和移动模式之间的关系。主要从以下两方面进行分析:第一,分析访问基站数和业务使用之间的关系;第二,主要基站定义,即将用户消耗大多数时间的基站定义为用户的主要基站。然后通过主要基站进行“舒适区”的提取,分析“舒适区”的业务使用规律。其次对每个用户,识别出家庭地点和工作地点,计算出每个用户家庭地点和工作地点的距离,并比较不同发达程度的城市家庭地点和工作地点的距离,挖掘出城市的发展程度和工作距离之间的关系。最后,本文使用基于神经网络的深度分解机算法(DeepFM),预测用户在特定时空条件下各类业务的点击率。具体的,根据每条记录的时空信息以及上下行流量,上下行发送包等参数,进行特征的提取,再利用DeepFM算法进行业务点击率的预估,并与逻辑回归模型和因子分解机模型两种典型方法进行了对比,实验结果证明:DeepDM在该场景中预测的准确率更高,比逻辑回归高4.07%,比因子分解机模型高2.26%。

关键词：用户行为分析业务模式移动模式深度学习用户行为预测

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