本文關(guān)鍵詞：利用通信數(shù)據(jù)的移動用戶行為分析

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【摘要】：【目的】了解移動用戶的行為模式并建立用戶模型�！痉椒ā炕趪鴥�(nèi)電信運營商隨機抽取某市一萬個移動用戶一周的日志記錄,包含4萬余條通話記錄和200余萬條網(wǎng)絡(luò)請求,每條請求包含對應(yīng)的基站標號以及基站地理位置。從消費能力、通話量、網(wǎng)絡(luò)請求量、位移量4個維度在這批數(shù)據(jù)中提取14種基本特征指標,并利用K-means方法聚類�！窘Y(jié)果】將移動用戶區(qū)分成規(guī)律通話型、隨機上網(wǎng)型、居家節(jié)約型和隨機高消費型4類用戶模型�！揪窒蕖坑脩袅颗c數(shù)據(jù)量有限,沒有采用更復雜的機器學習算法構(gòu)建用戶模型�！窘Y(jié)論】研究結(jié)果對移動應(yīng)用個性化服務(wù)的改進具有重要的參考價值。
【作者單位】： 北京大學信息管理系;
【關(guān)鍵詞】： 用戶行為分析 移動用戶研究 聚類 數(shù)據(jù)挖掘
【基金】：國家自然科學基金項目“面向電子商務(wù)生態(tài)平衡的目錄導購機制研究”(項目編號:71373015)的研究成果之一
【分類號】：F626;G252
【正文快照】： 1引言隨著移動通信技術(shù)的迅猛發(fā)展和廣泛應(yīng)用,智能移動設(shè)備迅速占領(lǐng)市場,也產(chǎn)生了大量用戶信息記錄,如何利用大數(shù)據(jù)了解移動用戶行為與習慣特征的研究不斷涌現(xiàn)。通過對移動用戶的分析與挖掘,可以為企業(yè)與政府部門提供一些有價值的結(jié)論并依據(jù)這些結(jié)論構(gòu)建新的服務(wù)與應(yīng)用方案。

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本文編號：812034