无线实境分析系统与应用研究

发布时间：2017-06-01 17:18

  本文关键词：无线实境分析系统与应用研究，，由笔耕文化传播整理发布。

【摘要】：通过cookies、加标签的图片,甚至是用户自愿提交的信息等进行用户追踪,将分析结果用于广告推送等服务已经成为一项巨大的在线分析业务。现在,同样的思想正渐渐应用于现实世界人类的追踪分析。人类移动性在很多领域引起了关注,例如传染性疾病预防与控制、公共场所人员流动性监测与疏导、公共交通客流监测与智能调度、商业客流监测与服务优化等。我们将这种应用于现实世界的追踪分析称为实境分析。 由于移动终端与人的密切关系,无线技术的发展使得基于移动终端获取海量人类移动数据成为可能,本文将利用无线技术实现的实境分析系统称为无线实境分析系统。移动用户数量的快速增长和“宽带中国”战略实施方案为无线实境分析系统及其应用服务提供了有利条件。随着我国发展新一代信息技术战略性新兴产业,以及实施国家智慧城市发展战略,无线实境分析系统可以用于优化城市日常公共服务、预防突发情况,以及为个体商铺、连锁店铺、大型商场提供有利建议等。针对人类移动性和无线实境分析系统,本文所做的主要研究工作有： (1)综述了人类移动性的相关研究工作。阐述了人类移动性的三个重要属性——时间、空间、连通性,人类移动性研究基线和人类移动性分布规律,分别描述了包括GPS、移动蜂窝网络、WiFi等的无线数据获取方式及其特点,介绍了各无线技术应用于人类移动性研究的一些进展。 (2)设计并实现了无线实境分析系统。提出了无线实境分析系统整体设计方案,自下而上包括基础层、数据层、应用层。搭建平台,开发实现了基于WiFi的无线实境分析系统,包括数据采集、数据分析和Web展示三大模块。 (3)将无线实境分析系统分别应用于无线热点用户逗留时间分布验证与分析、用户轨迹分析和移动智能终端品牌分析。基于多个无线热点的真实测量数据,对不同场景、不同时段的无线热点用户逗留时间进行分布验证,得出其符合具有重尾特征的幂律分布,并分析了人类移动性的时间属性和空间属性对逗留时间分布模型统计参数的影响。利用Gephi可视化地展示了用户移动轨迹和各个地点之间的关联性,并采用时空融合的办法进行了用户活动轨迹分析。量化得出了移动智能终端的品牌分布及其走势规律,研究人们对移动智能终端品牌的喜好特征和移动智能终端品牌分布在不同地区之间的差异。
【关键词】：人类移动性 实境分析 无线实境分析系统 逗留时间 用户轨迹 移动智能终端品牌分析
【学位授予单位】：北京邮电大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2015
【分类号】：TN92
【目录】：

• 摘要4-6
• ABSTRACT6-10
• 第一章 绪论10-14
• 1.1 引言10-11
• 1.2 本文主要研究工作11
• 1.3 论文结构11-14
• 第二章 相关研究工作14-22
• 2.1 人类移动性研究14-17
• 2.1.1 人类移动性属性14-15
• 2.1.2 人类移动性研究基线15-16
• 2.1.3 人类移动性分布规律16-17
• 2.2 无线数据获取方式17-21
• 2.2.1 基于GPS的数据获取方式17-19
• 2.2.2 基于移动蜂窝网络的数据获取方式19
• 2.2.3 基于WiFi的数据获取方式19-21
• 2.3 本章小结21-22
• 第三章 无线实境分析系统设计与实现22-38
• 3.1 无线实境分析系统设计方案22-25
• 3.1.1 系统设计原则22-23
• 3.1.2 系统体系结构23
• 3.1.3 系统整体设计方案23-25
• 3.2 数据采集25-28
• 3.2.1 无线数据采集方式25
• 3.2.2 基于WiFi的无线探测设备25-26
• 3.2.3 无线信号传播模型26-28
• 3.3 数据分析28-31
• 3.3.1 分析内容28-29
• 3.3.2 分析方法29-30
• 3.3.3 基于Hadoop的分布式计算30-31
• 3.4 Web展示31-37
• 3.4.1 用户界面要求31-32
• 3.4.2 开发技术32-33
• 3.4.3 用户认证设计和用户权限管理33-35
• 3.4.4 Web展示界面的实现35-37
• 3.5 本章小结37-38
• 第四章 无线实境分析系统应用研究38-56
• 4.1 无线热点用户逗留时间分布验证与分析38-46
• 4.1.1 研究背景38-39
• 4.1.2 模型与验证方法39-40
• 4.1.3 数据集40
• 4.1.4 无线热点用户逗留时间分布验证40-44
• 4.1.5 无线热点用户逗留时间分析44-46
• 4.2 用户轨迹分析46-49
• 4.2.1 研究背景46-47
• 4.2.2 数据集47
• 4.2.3 用户移动轨迹分析47-48
• 4.2.4 用户活动轨迹分析48-49
• 4.3 移动智能终端品牌分析49-53
• 4.3.1 研究背景50
• 4.3.2 数据集50-51
• 4.3.3 移动智能终端品牌分布51-53
• 4.3.4 移动智能终端品牌占比走势53
• 4.4 本章小结53-56
• 第五章 总结与展望56-58
• 5.1 论文总结56-57
• 5.2 未来展望57-58
• 参考文献58-62
• 致谢62-64
• 攻读学位期间发表的学术论文64

【共引文献】

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本文编号：413101