基于电信大数据的汽车行业用户行为的研究与应用

发布时间：2020-10-10 06:57

　　 随着互联网的飞速发展,互联网已经成为人们获取信息的主要渠道之一。与此同时,互联网在汽车行业领域的不断渗透,使得越来越多的人选择在网上搜索和浏览汽车的相关信息,这为汽车行业相关研究提供了新的数据来源。如何有效的利用海量数据对汽车行业用户进行分析具有重要研究意义。本文基于电信大数据中的汽车行业流量数据,结合机器学习方法,重点研究了汽车用户留资行为预测和汽车行业用户画像系统的设计实现。主要工作如下:1.基于电信运营商的DPI流量数据,并结合国内主流汽车网站的爬虫数据,利用分布式处理平台完成了汽车用户访问数据的预处理和分布式存储。2.针对汽车用户留资行为的预测问题,构建了用户留资行为的预测模型,提出了一种结合用户矢量表示特征和基础统计特征的特征工程方法,其中用户矢量表示利用UIB-RLW(User Interaction Behavior Representation Learning by Word2vec)方法对用户访问序列进行了表示学习。在真实汽车用户数据集上进行了实验,验证了特征工程方法的高效性,并证明了预测模型的有效性。3.设计了基于电信大数据的汽车行业用户画像系统,开发了数据可视化平台,详细阐述了用户画像标签体系的设计和获取,汽车用户群体画像的展现和查询,并完成了汽车行业洞察分析。本文提出的以UIB-RLW方法对序列数据处理并提取用户矢量特征的方法,对研究序列数据中用户的行为分析有重要的意义,针对汽车用户留资行为的预测问题,构建的用户留资行为的预测模型为有效利用用户行为数据,分析用户行为提供了新思路;设计的基于电信大数据的汽车行业用户画像系统及可视化平台为分析用户偏好,了解用户需求,洞察用户习惯提供了极大便利。
【学位单位】：北京邮电大学
【学位级别】：硕士
【学位年份】：2018
【中图分类】：F426.471;TP311.13
【部分图文】：

散随机变量ｙ的取值集合为｛１，２／0，邋Ｘ邋ｅ／？ｎ＋１为位置数。逡逑模型优点：逡逑果是介于０和１之间的值，可以很方便的引申为概率；逡逑归模型适用于多种数据形式，包括连续性和离散型数据归模型的解释性很好，其结果更容易让人信服。逡逑型［２５］：决策树算法是在数据挖掘分类技术中应用最广的种逼近离散值函数的方法。结点（ｎｏｄｅ）和有向边（ｄｉｒｅｃｔ策树，其中结点有两种类型：内部结点（ｉｎｔｅｒｎａｌ邋ｎｏｄｅ）内部结点表示一个特征或者属性，但是叶结点表示一个个决策树模型的示意图，图中内部结点用圆表示，叶类过程是：从根结点开始，对样本实例的某一特征进行将实例分配到相应的子结点，子结点对应着这个特征的归地进行评估和分配，直至实例到达叶结点，被分到叶结

拾柴火焰高。它对每个弱分类器的准确度要求不高，只需高于随机分类的准确率逡逑即可。其中有代表性的有Ｂａｇｇｉｎｇ和Ｂｏｏｓｔｉｎｇ两种方法。随机森林就是将Ｂａｇｇｉｎｇ逡逑与决策树相结合的应用。如图２－２所示，本文通过有放回的随机选取若干个特征逡逑来构造决策树，构造后的决策树用于Ｂａｇｇｉｎｇ并生成最终结果。逡逑／＼逦Ａ逦７＼逡逑一八邋’邋Ａ邋……逡逑＞＼邋＇逦Ａ逡逑／邋＼邋／邋＼邋／邋＼逡逑Ｔｒ逦逦邋NB，逡逑＼逦＼逦ｚＺ，逡逑ＡＶＧ逡逑图２－２随机森林算法思想示意图逡逑随机森林模型的优点体现在以下几个方面：逡逑７逡逑

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3 郭U

本文编号：2834882