本文關(guān)鍵詞：基于支持向量機(jī)的移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)用戶行為偏好研究

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【摘要】：近幾年,移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)的迅速發(fā)展成為全球信息通信領(lǐng)域最令人矚目的現(xiàn)象之一,移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)用戶也隨之快速增長,同時(shí)推動(dòng)了移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)領(lǐng)域持續(xù)不斷的創(chuàng)新熱潮。隨著移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)的快速發(fā)展,移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)用戶偏好更加多樣化,用戶的行為也呈現(xiàn)出新的特點(diǎn),這也給電信業(yè)帶來了巨大的機(jī)遇和發(fā)展。移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)用戶始終是企業(yè)研究的核心和重點(diǎn),也是今后移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)和電信運(yùn)營商可持續(xù)發(fā)展和競爭的源泉。如何發(fā)掘和理解用戶的行為偏好,為其提供個(gè)性化的服務(wù)是企業(yè)所關(guān)心和愿意投入資本研究的重要課題。 隨著計(jì)算機(jī)技術(shù)的快速發(fā)展以及其應(yīng)用技術(shù)的逐漸成熟,一些學(xué)者開始采用先進(jìn)的計(jì)算手段深入研究用戶行為,在這些方法中支持向量機(jī)方法的應(yīng)用最為普及,已經(jīng)被應(yīng)用到多個(gè)領(lǐng)域,并得到了這些領(lǐng)域的專家學(xué)者們的重視。支持向量機(jī)被廣泛使用是因?yàn)樵摲椒ㄔ诮鉀Q高維及非線性模式識別中有其突出的優(yōu)點(diǎn)。本論文把支持向量機(jī)理論引入移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)用戶行為研究領(lǐng)域,有效解決了實(shí)證研究中的缺陷,為移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)用戶行為研究指出了新的方法和思路,另外,支持向量機(jī)也開拓出了一片新的應(yīng)用領(lǐng)域。 本研究采用文獻(xiàn)研究和實(shí)證研究相結(jié)合、定性研究和定量研究相結(jié)合、實(shí)證數(shù)據(jù)和仿真模擬相結(jié)合以及傳統(tǒng)統(tǒng)計(jì)分析和現(xiàn)代數(shù)據(jù)挖掘相結(jié)合的方法,對影響移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)用戶行為偏好的關(guān)鍵因素進(jìn)行深入研究,并提出相應(yīng)策略,用以指導(dǎo)企業(yè)相應(yīng)的發(fā)展戰(zhàn)略。 本研究完成的創(chuàng)新成果如下： 1.在對支持向量機(jī)的理論,離散選擇模型等進(jìn)行回顧和綜述的基礎(chǔ)上,詳細(xì)討論了移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展和用戶行為的研究情況,通過深入分析了統(tǒng)計(jì)學(xué)習(xí)理論和支持向量機(jī)的基本理論和特點(diǎn),將支持向量機(jī)理論引入移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)用戶行為研究領(lǐng)域,有效解決了實(shí)證研究中復(fù)雜的非線性及高維模式的問題,并且提高了學(xué)習(xí)機(jī)器的推廣能力,突破了傳統(tǒng)用戶行為研究的方法和思路。 2.以創(chuàng)新的視角020入手,以O(shè)nline和Offline這兩個(gè)角度分析移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)用戶行為偏好,并且成功地將自然科學(xué)的研究方法、思路和理念引入的移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)用戶行為偏好研究這一多學(xué)科交叉領(lǐng)域,首先以O(shè)nline為視角,研究移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)用戶手機(jī)線上的行為偏好,以手機(jī)新聞客戶端為例,研究用戶瀏覽模式,通過數(shù)據(jù)的分析我們發(fā)現(xiàn)移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)情況下的新聞資訊瀏覽的時(shí)間分布,呈明顯的胖尾效應(yīng),碎片化閱讀瀏覽成為移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)環(huán)境下用戶瀏覽模式的主要特征之一。 以O(shè)ffline為視角研究用戶行為偏好,首先對用戶進(jìn)行細(xì)分,通過用戶自然屬性,行為屬性,感知屬性的分析,選取要研究的主要變量指標(biāo),然后經(jīng)過電話調(diào)查和運(yùn)營商后臺系統(tǒng)獲得相應(yīng)的數(shù)據(jù),并做基本的統(tǒng)計(jì)分析,結(jié)合離散選擇模型利用SAS工具建立二元logit模型,經(jīng)過數(shù)據(jù)處理對選取的變量進(jìn)行分析,找出了顯著影響的因素,本研究給出了具體算法步驟和實(shí)證分析,提出相應(yīng)策略,用以指導(dǎo)企業(yè)相應(yīng)的發(fā)展戰(zhàn)略,針對每一個(gè)環(huán)節(jié)均提出相應(yīng)的數(shù)據(jù)挖掘和分類模型,構(gòu)建了較為完備的移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)用戶行為分析框架,為后續(xù)進(jìn)一步深入研究奠定了基礎(chǔ)。 3.在離散選擇模型得到的顯著影響因素的基礎(chǔ)上,用支持向量機(jī)對移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)用戶行為偏好進(jìn)行分類,并且充分考慮到移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)行為的碎片化在數(shù)據(jù)分析層面的表現(xiàn)是非線性化,移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)行為的復(fù)雜性在數(shù)據(jù)分析層面表現(xiàn)為高緯度交叉性,在此基礎(chǔ)上充分發(fā)揮SVM方法在非線性及高維模式識別中表現(xiàn)出的許多特有優(yōu)勢。使用MATLAB軟件進(jìn)行分析,選用C-SVM二元分類機(jī),以RBF做為核函數(shù),并且用交叉驗(yàn)證的方法對模型和核函數(shù)的參數(shù)進(jìn)行尋優(yōu),經(jīng)過訓(xùn)練后獲得的分類正確率令人滿意,而且對比了不同核函數(shù)和參數(shù)的分類正確率,結(jié)果表明本研究的方法最佳,并且用SPSS MODELER軟件分析了各個(gè)預(yù)測變量的重要性,本研究表明支持向量機(jī)的方法適合移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)用戶行為的研究。 最后通過六個(gè)顯著維度表現(xiàn)水平的高低進(jìn)行劃分,將用戶區(qū)分為四類群體,其中有注重效率的商務(wù)人士和白領(lǐng),有對價(jià)格敏感度很高的農(nóng)民工,服務(wù)業(yè)人員,有關(guān)注手機(jī)流量套餐是否夠用的學(xué)生群體,還有對價(jià)格不敏感但追求用戶體驗(yàn)的個(gè)體老板等,每一類群體都表現(xiàn)出其獨(dú)特的偏好和行為模式,并且根據(jù)相關(guān)的用戶偏好對移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)發(fā)展提出相應(yīng)策略,用以指導(dǎo)企業(yè)相應(yīng)的發(fā)展戰(zhàn)略,對今后移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)用戶行為的研究有著重要的指導(dǎo)意義。
【關(guān)鍵詞】：移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng) 用戶行為偏好 支持向量機(jī) 離散選擇模型
【學(xué)位授予單位】：北京郵電大學(xué)
【學(xué)位級別】：博士
【學(xué)位授予年份】：2014
【分類號】：TP393.01;TN929.5
【目錄】：

• 摘要4-7
• ABSTRACT7-12
• 第一章 緒論12-22
• 1.1 研究背景12-14
• 1.2 研究意義14-16
• 1.3 研究的創(chuàng)新點(diǎn)16-17
• 1.4 研究方法和論文框架17-22
• 1.4.1 研究方法17-18
• 1.4.2 論文框架18-22
• 第二章 文獻(xiàn)綜述22-34
• 2.1 移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)的內(nèi)涵及特性22-26
• 2.2 國內(nèi)外移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)研究現(xiàn)狀26-28
• 2.3 國內(nèi)外關(guān)于移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)用戶研究現(xiàn)狀28-29
• 2.4 國內(nèi)外移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)用戶行為偏好的相關(guān)研究29-30
• 2.5 支持向量機(jī)方法的相關(guān)研究30-31
• 2.6 本章研究述評31-34
• 第三章 支持向量機(jī)方法及離散選擇模型34-52
• 3.1 支持向量機(jī)方法34-45
• 3.1.1 機(jī)器學(xué)習(xí)的發(fā)展34-37
• 3.1.2 統(tǒng)計(jì)學(xué)習(xí)理論的基礎(chǔ)37-40
• 3.1.3 支持向量機(jī)40-44
• 3.1.4 各種支持向量機(jī)新算法的研究44
• 3.1.5 常用數(shù)據(jù)挖掘方法介紹44-45
• 3.2 離散選擇模型45-52
• 3.2.1 涵義及性質(zhì)46
• 3.2.2 離散選擇模型的理論基石——效用最大化理論46-47
• 3.2.3 離散選擇模型的分類及具體形式47-49
• 3.2.4 logit模型的相關(guān)文獻(xiàn)研究49-52
• 第四章 移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)用戶瀏覽模式研究52-64
• 4.1 數(shù)據(jù)收集52
• 4.2 數(shù)據(jù)分析及實(shí)驗(yàn)方案52-62
• 4.2.1 用戶瀏覽模式的行為偏好53-57
• 4.2.2 標(biāo)題長度和圖片數(shù)量對用戶深度閱讀的影響57-62
• 4.3 本章小結(jié)62-64
• 第五章 移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)用戶行為偏好影響因素分析64-82
• 5.1 移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)用戶細(xì)分64-71
• 5.1.1 移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)用戶維度分析64-66
• 5.1.2 數(shù)據(jù)收集66-67
• 5.1.3 數(shù)據(jù)描述及統(tǒng)計(jì)分析67-71
• 5.2 基于離散選擇模型的用戶行為偏好影響因素分析71-79
• 5.2.1 數(shù)據(jù)處理72-74
• 5.2.2 實(shí)驗(yàn)分析74-78
• 5.2.3 實(shí)驗(yàn)小結(jié)78-79
• 5.3 本章小結(jié)79-82
• 第五章 基于支持向量機(jī)的移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)用戶行為偏好分類預(yù)測82-94
• 6.1 數(shù)據(jù)整理83-84
• 6.2 模型的選擇84-85
• 6.3 核函數(shù)的選擇85
• 6.4 參數(shù)的選擇85-87
• 6.5 實(shí)驗(yàn)分析87-88
• 6.6 實(shí)驗(yàn)對比88-89
• 6.7 預(yù)測變量的重要性89-90
• 6.8 結(jié)論及建議90-94
• 第七章 總結(jié)與展望94-98
• 7.1 總結(jié)94-95
• 7.2 展望95-98
• 參考文獻(xiàn)98-110
• 致謝110-112
• 附錄112-114
• 攻讀博士學(xué)位期間發(fā)表的論文114

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7 本報(bào)實(shí)習(xí)記者 黃新彥;曾劍秋：互聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用崛起將促產(chǎn)業(yè)發(fā)展加速[N];通信信息報(bào);2005年

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本文編號：758088