基于手机上网记录数据的个体相遇预测

发布时间：2019-03-26 18:34

【摘要】：随着反映个体位置信息的数据大量涌现,人类移动行为的研究引起了业界学者的广泛关注。针对个体相遇预测问题,使用用户手机终端上网产生的会话数据进行分析。首先基于用户相遇关系进行复杂网络建模,然后分析了网络拓扑结构特征,同时引入了用户移动性特征和上网行为特征,构造基于随机森林的预测模型,进行个体相遇预测。实验结果表明,相比于传统的网络拓扑结构特征,通过引入用户移动性特征和上网行为特征,能够显著地提升预测性能。
[Abstract]:With the emergence of a large number of data reflecting individual location information, the research of human mobile behavior has attracted wide attention of scholars in the field. According to the prediction problem of individual encounter, the conversation data generated by the user's mobile phone terminal on the Internet is analyzed. Firstly, the complex network is modeled based on the user encounter relationship, and then the characteristics of network topology are analyzed. At the same time, the characteristics of user mobility and Internet access behavior are introduced, and a forecasting model based on random forest is constructed to predict the individual encounter. The experimental results show that compared with the traditional network topology features, the prediction performance can be significantly improved by introducing the characteristics of user mobility and Internet access behavior.
【作者单位】： 武汉大学电子信息学院;
【基金】：国家自然科学基金资助项目(No.61371126) 国家高技术研究发展计划(“863”计划)基金资助项目(No.2014AA01A707) 武汉应用基础研究计划资助项目(No.2014010101010026)~~
【分类号】：O157.5

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本文编号：2447817