检索结果-内蒙古大学图书馆

作者：张闻哈尔滨工业大学

学位级别：硕士

国内3G于2009年正式上市，随后迅猛发展，目前中国已经成为全球最大的移动通信消费国。而随着智能手机和平板电脑等的普及，基于3G网络的移动应用业务需求也越发迫切，随之会带来大量全新的研究和各种社会应用，例如位置服务，物联网技... 详细信息

国内3G于2009年正式上市，随后迅猛发展，目前中国已经成为全球最大的移动通信消费国。而随着智能手机和平板电脑等的普及，基于3G网络的移动应用业务需求也越发迫切，随之会带来大量全新的研究和各种社会应用，例如位置服务，物联网技术的结合以及移动社交网络数据挖掘等。随着SoLoMo概念的风靡，很多互联网企业已经将如何通过移动物联网与用户交互视为目前最大的需求，国内外创业公司都开始关注这个领域。在大多数这些技术和应用中，用户的移动行为起到关键性作用。比如个性广告推荐，基于内容的个性化搜索，流量预测等。针对目前对于挖掘国内移动用户的行为模式的需求，本文通过采集的海量国内3G网络流量，利用hadoop平台对采集的海量3G数据进行建模，通过深度包解析技术解析出流量的业务属性，并通过关联终端信息关联，分析不同终端用户的行为。基于此平台，通过基站数据研究用户的移动性行为，首先对基站数据进行预处理，结合地理位置信息对基站进行聚类，克服基站漂移问题。然后构造用户的分时段移动路径。通过并行化的FP-Growth算法挖掘出用户的频繁序列，并利用更量的FUFP算法进行快速更新。最后结合群体用户的业务规律预测用户的路径。本文的研究工作主要包括：首先搭建分布式平台解析海量3G网络数据，实现不同终端的匹配，从数据面和信令面角度研究3G网络，分析不同终端移动用户的行为。然后解析基站信息，结合地理位置信息和业务信息构造群体用户路径，利用并行化的关联数据挖掘算法挖掘用户的频繁模式，构建基于用户和基于区域两种规则进行预测。最后在预测用户的轨迹时不仅使用了用户的路径信息，同时结合了历史业务规律，提高了预测的准确度。

关键词： 3G数据建模移动模式位置预测移动用户行为分析

来源：评论

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基于移动网络用户行为动态的社会计算关键技术研究

基于移动网络用户行为动态的社会计算关键技术研究

引用

作者：张毅武汉大学

学位级别：硕士

移动互联网时代发展迅速,而数据是联系社会和网络的重要纽带。手机上网记录不仅包含了海量用户的时空信息,还详细记录了他们在互联网中的生活状态,因此,上网行为已经成为细粒度理解人类行为动态的重要入口。与此同时,越来越快的城市化... 详细信息

移动互联网时代发展迅速,而数据是联系社会和网络的重要纽带。手机上网记录不仅包含了海量用户的时空信息,还详细记录了他们在互联网中的生活状态,因此,上网行为已经成为细粒度理解人类行为动态的重要入口。与此同时,越来越快的城市化进程伴随着日益加大的城市监管压力,基于上网行为动态的研究及监管已经成为城市社会计算应用的研究重点。基于移动互联网用户行为的监管可以捕捉时间,空间,访问内容维度的信息。具体而言,用户访问内容动态的监管和用户空间动态的监管是基于移动互联网用户行为的社会计算关键技术。本文从移动大数据的背景出发,在城市监管的角度细粒度地挖掘了用户行为在时间、空间和内容维度上的模式特征与潜在联系,主要工作如下:1.对用户的移动网络使用详细记录(Usage Detail Records,UDR)进行了分析,研究了移动互联网用户访问行为中所包含的内容维度及位置维度下的多样性、可预测性,并探明了用户行为研究的研究粒度,讨论了研究的可行性。2.提出了一种基于张量分解的用户访问内容动态研究方法,方法认为用户的互联网行为是许多典型的基础特性的加权和,并利用用户的访问内容时间序列构建上下文转移张量,使用改进高阶奇异值分解(Advanced High Order Singular Value Decomposition,AHOSVD)提取出了可靠的移动用户上下文行为组成特征基,特征基代表了特定人群的典型访问内容模式。此外,结合空间和地理因素,提取了两地移动用户在线行为的可靠空间结构。方法得到的更高维度的研究结果可以对用户上网序列行为模式提供全面的描述,研究结果可以更有效的利用于城市管理者的资源分配及监管。3.提出了一种基于图信号模型的用户空间动态发现方法。以基站作为空间节点,将节点间的空间依赖关系建模为空间网络图,结合基站在各个时间点的状态,对空间网络图进行叠加隐喻以将基站的时空联系结合在一起,加载节点人流量为图上信号并构建图信号模型以反映用户的空间流动轨迹,将谱图小波算子应用到空间图信号中,在不同的小波尺度上生成小波系数。通过对小波系数的分析,可以推断出人口流动的起源、传播和跨度等有价值信息。上述方法通过从时间、空间、内容三个基本维度出发,为人类行为动力学研究提供了新的视角,基于移动互联网用户行为的社会计算关键技术的研究结果,为城市基础设施建设及社会监管提供了有效的指导。

关键词：移动用户行为分析张量分解图信号处理

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数据驱动的移动用户行为研究框架与方法分析

引用

情报科学 2016年第7期34卷 14-20,40页

作者：黄文彬吴家辉徐山川王军北京大学信息管理系北京100871

随着智能设备的高度普及化,移动用户产生了海量移动数据。数据驱动的移动用户行为还原与挖掘,能够为用户提供深度个性化服务,成为数据挖掘的热点之一。相关研究的目的和方法差异较大并缺乏统一的研究框架,本文在2005-2015年间发表在国... 详细信息

随着智能设备的高度普及化,移动用户产生了海量移动数据。数据驱动的移动用户行为还原与挖掘,能够为用户提供深度个性化服务,成为数据挖掘的热点之一。相关研究的目的和方法差异较大并缺乏统一的研究框架,本文在2005-2015年间发表在国内外重要期刊和会议上的相关文献中筛选出近50篇有关键影响的论文,经过系统梳理和分析,建构了数据驱动的移动用户行为研究框架,主要包括：移动数据的类型、移动用户行为模式分析、移动用户画像的建构和移动用户画像的深度应用。并且系统梳理了移动用户行为研究的方法,总结了当前研究的主要难题和研究方向。

关键词：移动数据挖掘移动用户行为分析用户行为模式挖掘

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