无线泛在环境下用户业务行为预测研究

发布时间：2017-07-27 08:57

  本文关键词：无线泛在环境下用户业务行为预测研究

  更多相关文章： 无线泛在环境 用户行为 预测算法 Markov模型 关联规则算法

【摘要】：各种终端以及多种类型网络的并存,形成了重叠覆盖的无线泛在环境。在无线泛在环境下,为了提升用户体验质量,为用户推送个性化定制业务,有必要学习、了解用户的业务需求行为及规律,以实现用户业务行为的准确预测。因此本文针对无线泛在环境下用户业务行为预测进行了深入的研究,主要工作如下:首先,对无线泛在环境的相关理论进行介绍;在此基础上,分析了无线泛在环境下用户行为及其研究现状;进一步地,详述了本文相关的理论工具。其次,提出了一种基于多维度Markov模型的用户业务行为预测算法。在构建Markov模型的过程中,将用户业务时长这一因素考虑在内,增加时间维度,然后通过用户业务访问倾向权重调整概率转移矩阵,最后利用构造出的Markov模型来对用户未来的业务偏好进行预测,并通过仿真验证了该算法的有效性。最后,提出了一种基于Markov和关联规则的用户业务行为预测算法。考虑到Markov模型的缺陷,低阶的Markov模型仅依据最近的历史状态作出预测,准确率难以保障;而高阶的Markov模型需要较长的历史状态序列,导致预测样本量过小,难以用于预测,故考虑将Markov模型和关联规则算法相结合,提出了一种新颖的用户业务行为预测算法,并通过仿真验证了该算法的有效性。
【关键词】：无线泛在环境 用户行为 预测算法 Markov模型 关联规则算法
【学位授予单位】：南京邮电大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2015
【分类号】：O211.62
【目录】：

• 摘要4-5
• Abstract5-7
• 专用术语注释表7-8
• 第一章 绪论8-19
• 1.1 研究背景8-9
• 1.2 无线泛在环境9-15
• 1.2.1 基本概念9-11
• 1.2.2 技术特征11-14
• 1.2.3 网络特点14-15
• 1.3 无线泛在环境下用户行为研究现状15-17
• 1.4 主要工作和内容安排17-19
• 第二章 理论工具介绍19-29
• 2.1 Markov理论19-24
• 2.1.1 理论简介19-21
• 2.1.2 理论基础21-24
• 2.2 数据挖掘理论24-28
• 2.2.1 理论简介24-26
• 2.2.2 理论基础26-28
• 2.3 本章小结28-29
• 第三章 基于多维度Markov模型的用户业务行为预测算法29-44
• 3.1 算法基础29-32
• 3.2 算法描述32-38
• 3.2.1 用户时长的离散化表示方法33-36
• 3.2.2 用户业务行为预测模型36-37
• 3.2.3 算法流程37-38
• 3.3 仿真分析38-43
• 3.4 本章小结43-44
• 第四章 基于Markov和关联规则的用户业务行为预测算法44-57
• 4.1 算法描述44-51
• 4.1.1 改进的Markov模型45-46
• 4.1.2 MPA模型描述46-47
• 4.1.3 改进的关联规则算法47-49
• 4.1.4 MAPA模型描述49-50
• 4.1.5 算法流程50-51
• 4.2 仿真分析51-56
• 4.3 本章小结56-57
• 第五章 总结与展望57-59
• 参考文献59-62
• 附录1 攻读硕士学位期间申请的专利62-63
• 附录2 攻读硕士学位期间参加的科研项目63-64
• 致谢64

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本文编号：580579