网络地理信息应用中用户行为数据获取与分析研究

发布时间：2017-04-03 21:07

  本文关键词：网络地理信息应用中用户行为数据获取与分析研究，由笔耕文化传播整理发布。

【摘要】：网络地理信息应用中的用户行为数据主要是指在互联网环境下用户使用各种网络地理信息服务平台或者位置服务时直接或间接产生的各种用户行为数据。当前各种网络地理信息应用的用户已从最初的政府、企业、高等院校中的精英阶层人士走向普通大众用户,用户数量呈几何级数递增,用户规模已经成为网络应用的第一核心竞争力,对用户的理解越深刻,就越能以用户资源为核心挖掘和创造价值。通过发掘用户的兴趣偏好,认知用户的行为规律,有利于减少地理信息服务系统建设的盲目性,提高服务的主动性和针对性,而理解用户的基础是“数据”。本文在分析大量国内外用户行为研究文献和资料的基础上,以某网络地理信息服务平台和位置服务平台(新浪位置微博)作为研究对象,从理论和实践上对网络地理信息应用中的用户行为数据获取和分析的关键技术进行了研究。论文的主要工作如下：(1)根据网络地理信息应用中用户行为数据来源不同,将用户行为数据分为网络地理信息服务平台中用户行为数据和位置服务中用户行为数据,并以此为基础建立了网络地理信息应用中用户行为数据获取与分析研究框架。(2)通过对传统页面标签技术进行改进和功能扩展,实现了从网络地理信息服务平台中获取用户访问空间资源类型、用户访问空间位置等特有的用户行为数据,并通过饼图、柱状图、热力图等多种可视化方法和基于特征向量的用户相似性分析方法对用户行为数据进行了分析,重点探讨了平台中的用户活跃度和相似性问题。(3)结合位置服务所提供的API和通用网络爬虫技术,设计了一种空间爬取策略,实现了从位置服务平台(新浪位置微博)中获取用户签到信息,并能从中提取用户行为数据。利用探索性数据分析方法对位置信息服务中用户行为数据进行分析,探讨了新的POI重要性评价方法,并基于用户背景数据进行信息挖掘。(4)研制了网络地理信息服务平台中用户行为数据获取与分析原型系统；以旅游景点用户签到数据为例,进行信息挖掘,建立了新的景点分类体系,研究了“性别”、“地域”和“时间”对景点选择的影响,最后通过实际调查验证了分析结果的准确性。
【关键词】：用户行为 页面标签技术 API 网络爬虫 聚类分析 显著性检验 探索性数据分析
【学位授予单位】：解放军信息工程大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2015
【分类号】：P208
【目录】：

• 摘要4-5
• ABSTRACT5-10
• 第一章 绪论10-16
• 1.1 研究背景及意义10-11
• 1.2 国内外研究现状11-13
• 1.2.1 网络用户行为数据获取与分析研究11
• 1.2.2 网络地理信息服务平台中的用户行为数据获取与分析11-12
• 1.2.3 位置信息服务中用户行为数据获取与分析12-13
• 1.3 问题的提出13-14
• 1.4 研究内容与论文组织结构14-16
• 1.4.1 论文研究内容14
• 1.4.2 论文组织结构14-16
• 第二章 网络地理信息应用中的用户行为研究框架16-31
• 2.1 网络地理信息应用中用户行为数据及特点16-17
• 2.2 网络地理信息应用中用户行为数据分类体系17-22
• 2.2.1 网络地理信息服务平台中的用户行为数据18-20
• 2.2.2 位置信息服务中的用户行为数据20-22
• 2.3 网络地理信息应用中用户行为研究框架22-29
• 2.3.1 用户行为数据的数据源确定阶段24
• 2.3.2 用户行为数据获取阶段24-26
• 2.3.3 用户行为数据建模阶段26-27
• 2.3.4 用户行为数据分析与可视化阶段27-29
• 2.4 网络地理信息应用中的用户行为获取与分析关键技术研究29-30
• 2.5 本章小结30-31
• 第三章 网络地理信息服务平台中用户行为数据获取与分析31-44
• 3.1 网络地理信息服务平台中用户行为研究机理31-32
• 3.2 基于扩展页面标签技术的用户行为数据获取方法32-35
• 3.2.1 针对异步调用的用户行为数据获取33
• 3.2.2 具备空间特征的用户行为数据获取33-34
• 3.2.3 基于网络状况的数据动态上传34-35
• 3.3 基于多源异构的用户行为数据分析35-43
• 3.3.1 用户活跃度分析35-38
• 3.3.2 基于点击位置的空间区域访问分析38-39
• 3.3.3 基于特征向量的用户相似性分析39-43
• 3.4 本章小结43-44
• 第四章 位置信息服务中用户行为数据获取与分析44-59
• 4.1 位置信息服务中用户行为研究机理44-45
• 4.2 基于API与网络爬虫融合的用户行为数据获取45-49
• 4.2.1 基于API获取数据的原理45-46
• 4.2.2 基于网络爬虫获取数据的原理46-47
• 4.2.3 基于API与网络爬虫融合的数据获取方法47-49
• 4.3 基于用户行为数据的POI重要性评价和信息挖掘49-53
• 4.3.1 基于EDA的用户行为数据分析49-51
• 4.3.2 基于用户关注度的POI分级体系建立51-52
• 4.3.3 基于用户背景数据的POI信息发掘52-53
• 4.4 实例分析53-58
• 4.4.1 基于签到数的景点分级体系建立54-55
• 4.4.2 基于用户背景数据的景点信息挖掘55-58
• 4.5 本章小结58-59
• 第五章 系统研制与实验验证59-66
• 5.1 实验系统研制59-62
• 5.1.1 开发环境59
• 5.1.2 数据获取与分析系统结构设计59-60
• 5.1.3 数据获取与分析系统插件设计60-62
• 5.2 实验验证62-65
• 5.2.1 网络地理信息服务平台用户行为数据获取与分析62-64
• 5.2.2 基于景点签到数据的专题地图显示64-65
• 5.3 本章小结65-66
• 第六章 总结和展望66-68
• 6.1 本文研究总结66-67
• 6.1.1 主要工作总结66
• 6.1.2 论文创新点66-67
• 6.2 研究展望67-68
• 附录68-72
• 附录1 获取的旅游景点和签到人数68-69
• 附录2 郑州及其周边旅游景点的评价结果69-71
• 附录3 Web站内/站外获取和分析工具列表71-72
• 致谢72-73
• 参考文献73-76
• 作者简历76

【参考文献】

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本文编号：284958