利用通信数据的移动用户行为分析

发布时间：2017-09-08 05:05

  本文关键词：利用通信数据的移动用户行为分析

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【摘要】：【目的】了解移动用户的行为模式并建立用户模型。【方法】基于国内电信运营商随机抽取某市一万个移动用户一周的日志记录,包含4万余条通话记录和200余万条网络请求,每条请求包含对应的基站标号以及基站地理位置。从消费能力、通话量、网络请求量、位移量4个维度在这批数据中提取14种基本特征指标,并利用K-means方法聚类。【结果】将移动用户区分成规律通话型、随机上网型、居家节约型和随机高消费型4类用户模型。【局限】用户量与数据量有限,没有采用更复杂的机器学习算法构建用户模型。【结论】研究结果对移动应用个性化服务的改进具有重要的参考价值。
【作者单位】： 北京大学信息管理系;
【关键词】： 用户行为分析 移动用户研究 聚类 数据挖掘
【基金】：国家自然科学基金项目“面向电子商务生态平衡的目录导购机制研究”(项目编号:71373015)的研究成果之一
【分类号】：F626;G252
【正文快照】： 1引言随着移动通信技术的迅猛发展和广泛应用,智能移动设备迅速占领市场,也产生了大量用户信息记录,如何利用大数据了解移动用户行为与习惯特征的研究不断涌现。通过对移动用户的分析与挖掘,可以为企业与政府部门提供一些有价值的结论并依据这些结论构建新的服务与应用方案。

【参考文献】

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本文编号：812034