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移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)用戶行為與換機(jī)預(yù)測(cè)技術(shù)的研究與開(kāi)發(fā)

發(fā)布時(shí)間:2020-11-12 18:00
   隨著通信網(wǎng)絡(luò)的高速發(fā)展和智能移動(dòng)終端的廣泛普及,移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)也迅速發(fā)展,為人們的生活提供了諸多便利,同時(shí)也為運(yùn)營(yíng)商和相關(guān)企業(yè)帶來(lái)新的挑戰(zhàn)和機(jī)遇。一方面,越來(lái)越多的用戶通過(guò)移動(dòng)終端訪問(wèn)互聯(lián)網(wǎng),網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)量及業(yè)務(wù)類型激增,用戶需求被淹沒(méi)在移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)的海量資源中,如何從中挖掘用戶行為特征及個(gè)性化需求是運(yùn)營(yíng)商和企業(yè)亟待解決的問(wèn)題。另一方面,運(yùn)用DPI業(yè)務(wù)識(shí)別技術(shù)和數(shù)據(jù)挖掘技術(shù),深入分析用戶偏好,預(yù)測(cè)潛在換機(jī)用戶,成為運(yùn)營(yíng)商和企業(yè)提高市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)力、促進(jìn)業(yè)務(wù)增長(zhǎng)的重要突破口。基于此,本文對(duì)移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)用戶行為分析與換機(jī)預(yù)測(cè)技術(shù)進(jìn)行研發(fā)。本文主要工作如下:1.在深入研究信令解析、網(wǎng)絡(luò)爬蟲(chóng)、DPI、數(shù)據(jù)分析與挖掘技術(shù)的基礎(chǔ)上,設(shè)計(jì)了移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)用戶行為與換機(jī)預(yù)測(cè)系統(tǒng)。該系統(tǒng)結(jié)合了層次化與模塊化的設(shè)計(jì)思路,能降低耦合并提高性能,有較高的實(shí)用價(jià)值和現(xiàn)實(shí)意義。2.利用多線程主題網(wǎng)絡(luò)爬蟲(chóng)獲取互聯(lián)網(wǎng)資源,并存入數(shù)據(jù)庫(kù)中。結(jié)合爬蟲(chóng)信息庫(kù)、基礎(chǔ)特征庫(kù)和匹配規(guī)則庫(kù),應(yīng)用DPI技術(shù)實(shí)現(xiàn)對(duì)用戶使用業(yè)務(wù)具體內(nèi)容進(jìn)行識(shí)別,識(shí)別準(zhǔn)確率達(dá)到90%。3.在用戶行為分析過(guò)程中,利用變異系數(shù)計(jì)算指標(biāo)權(quán)重,再通過(guò)加權(quán)多指標(biāo)評(píng)估法客觀評(píng)估用戶行為,深度挖掘用戶偏好。4.在換機(jī)預(yù)測(cè)模型研究中,通過(guò)Logistic回歸、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、CHAID算法的對(duì)比,選取邏輯回歸算法實(shí)現(xiàn)換機(jī)預(yù)測(cè)的開(kāi)發(fā),并對(duì)換機(jī)預(yù)測(cè)結(jié)果進(jìn)行了驗(yàn)證,發(fā)現(xiàn)換機(jī)預(yù)測(cè)可以為精準(zhǔn)營(yíng)銷提供依據(jù),提升企業(yè)效益。本文實(shí)現(xiàn)系統(tǒng)能對(duì)海量用戶數(shù)據(jù)進(jìn)行業(yè)務(wù)識(shí)別,分析用戶偏好,并預(yù)測(cè)潛在換機(jī)用戶,為運(yùn)營(yíng)商、互聯(lián)網(wǎng)服務(wù)提供商與手機(jī)制造商個(gè)性化精準(zhǔn)營(yíng)銷提供支撐。
【學(xué)位單位】:重慶郵電大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】:碩士
【學(xué)位年份】:2018
【中圖分類】:F626;TP393.09;TN929.5
【部分圖文】:

視頻網(wǎng),信息庫(kù),電影


圖 4.4 爬蟲(chóng)信息庫(kù)實(shí)現(xiàn)結(jié)果--視頻網(wǎng)站(截圖)從圖 4.4 中可以看到從視頻網(wǎng)站抓取的信息,第一條數(shù)據(jù)可以看到 id 為lu657wp0v98un9p/a0022t6tsu3 的作品是“羅曼蒂克消亡史”,所屬分類是電影,類型是內(nèi)地、動(dòng)作、懸疑、院線,視頻所屬區(qū)為內(nèi)地,主演為葛優(yōu)、章子怡等。

信息庫(kù),網(wǎng)站,都市,異能


圖 4.5 爬蟲(chóng)信息庫(kù)實(shí)現(xiàn)結(jié)果-閱讀網(wǎng)站(截圖)從圖 4.5 中可以看到從閱讀網(wǎng)站抓取的具體信息,第一條數(shù)據(jù)可以看到 id 為64588 的作品是“都市至尊系統(tǒng)”,分類是都市生活,子類型是都市異能,作者為杯中窺香。

地址,表文件,三元組,字段


圖 4.7 基礎(chǔ)特征庫(kù)部分特征(截圖)(2) 讀取解碼解碼結(jié)果,構(gòu)建 DPIInfo。DPIInfo 類是業(yè)務(wù)識(shí)別的基礎(chǔ),是根解碼出表文件構(gòu)建的。該類包含了業(yè)務(wù)面出表文件的各個(gè)字段,具體有源 IP 地址目的 IP 地址、端口、Host、Refer 和 URL 等。(3) 根據(jù) IP 三元組或五元組查找業(yè)務(wù)類型。如查找業(yè)務(wù)類型成功,則轉(zhuǎn)入驟(5);查找失敗,則轉(zhuǎn)入步驟(4)。先根據(jù) IP 五元組,即源 IP 地址、目的 IP 地址源端口、目的端口和承載協(xié)議類型查找業(yè)務(wù)類型;當(dāng)通過(guò) IP 五元組未能成功找時(shí),再根據(jù) IP 三元組即 IP 地址、端口號(hào)和協(xié)議類型查找業(yè)務(wù)類型。(4) 用基礎(chǔ)特征庫(kù)的各類特征匹配業(yè)務(wù)。把 DPIInfo 中的字段信息與基礎(chǔ)特庫(kù)中的特征要素進(jìn)行匹配,識(shí)別移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)用戶使用業(yè)務(wù)類型。由于特征庫(kù)中的征種類較多,對(duì)特征進(jìn)行一一匹配,需有匹配順序。默認(rèn)按照 Host、URI、ReferUser-Agent 和三層 IP 地址等特征要素順序進(jìn)行業(yè)務(wù)類型識(shí)別,如果先用于匹配
【參考文獻(xiàn)】

相關(guān)期刊論文 前8條

1 宋竹;秦志光;羅嘉慶;張悅涵;;電信數(shù)據(jù)中用戶行為特征測(cè)量與分析[J];電子科技大學(xué)學(xué)報(bào);2015年06期

2 劉力凱;王國(guó)胤;鄧維斌;;優(yōu)勢(shì)關(guān)系粗糙集的移動(dòng)用戶換機(jī)預(yù)測(cè)方法[J];小型微型計(jì)算機(jī)系統(tǒng);2015年08期

3 熊冰妍;王國(guó)胤;鄧維斌;;分級(jí)式代價(jià)敏感決策樹(shù)及其在手機(jī)換機(jī)預(yù)測(cè)中的應(yīng)用[J];山東大學(xué)學(xué)報(bào)(工學(xué)版);2015年05期

4 黃棣;;手機(jī)用戶行為特征分析[J];微型機(jī)與應(yīng)用;2015年14期

5 宋彥蓉;張寶元;;基于地區(qū)現(xiàn)代化評(píng)價(jià)的客觀賦權(quán)法比較[J];統(tǒng)計(jì)與決策;2015年11期

6 于娟;劉強(qiáng);;主題網(wǎng)絡(luò)爬蟲(chóng)研究綜述[J];計(jì)算機(jī)工程與科學(xué);2015年02期

7 王建;張治中;駱云龍;;基于DPI的LTE網(wǎng)絡(luò)用戶行為感知系統(tǒng)的設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)[J];電信科學(xué);2014年07期

8 李剛;程硯秋;董霖哲;王文君;;基尼系數(shù)客觀賦權(quán)方法研究[J];管理評(píng)論;2014年01期


相關(guān)碩士學(xué)位論文 前2條

1 熊冰妍;不平衡數(shù)據(jù)分類方法及其在手機(jī)換機(jī)預(yù)測(cè)中的應(yīng)用[D];重慶郵電大學(xué);2016年

2 楊秀松;基于數(shù)據(jù)挖掘的電信潛在換機(jī)客戶的預(yù)測(cè)研究[D];云南大學(xué);2015年



本文編號(hào):2881056

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