本文關(guān)鍵詞： 數(shù)據(jù)挖掘 K-means聚類算法 移動設(shè)備 Apriori關(guān)聯(lián)規(guī)則算法　出處：《內(nèi)蒙古大學(xué)》2017年碩士論文　論文類型：學(xué)位論文

【摘要】：近年來,在互聯(lián)網(wǎng)的飛速發(fā)展下,手機移動設(shè)備也從3G通信時代進入現(xiàn)在的4G互聯(lián)時代。在2020年,我國預(yù)計將大規(guī)模運用5G移動通信技術(shù)。然而,當(dāng)今數(shù)據(jù)挖掘領(lǐng)域的一個熱點話題便是對移動應(yīng)用設(shè)備產(chǎn)生的豐富數(shù)據(jù)進行分析與挖掘。本篇論文將引入數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)來研究移動設(shè)備的使用情況并進行分析,最終為移動設(shè)備的運營商提供一定的參考。本文的研究工作主要包括三部分:第一部分:對本實驗數(shù)據(jù)文件進行整合,對整合好的數(shù)據(jù)文件利用Excel進行整體的分析,從用戶基本特性、時間特性、手機品牌特性、地理位置特性、使用的手機App種類這幾方面進行研究,找到其中有價值的研究點。第二部分:從宏觀上,運用數(shù)據(jù)挖掘中的聚類算法對經(jīng)緯度數(shù)據(jù)進行聚類,通過使用Python語言編程來實現(xiàn)算法的功能并對聚類結(jié)果進行可視化。觀察聚類后的結(jié)果,可以看到呈現(xiàn)出的結(jié)果大致是一個中國地圖的形狀,并且在中國地圖的輪廓之外還存在一些較少的分布。重新設(shè)置k值對數(shù)據(jù)進行二次聚類,調(diào)用百度地圖的API接口將二次聚類結(jié)果的每一個簇的質(zhì)心數(shù)據(jù)進行圖形化顯示,并觀察移動設(shè)備在地圖上各個地方的分布情況,從而進行具體的分析。第三部分:從微觀上,利用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)對移動設(shè)備用戶使用的手機App種類進行關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘,借助數(shù)據(jù)挖掘軟件Weka中自帶的Apriori算法進行關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘,將挖掘出的實驗結(jié)果進行分析。
[Abstract]:In recent years, with the rapid development of the Internet, mobile devices have also entered the 4G interconnection era from the 3G communication era. In 2020, China is expected to use 5G mobile communication technology on a large scale. However, Nowadays, a hot topic in the field of data mining is to analyze and mine the rich data generated by mobile application devices. This paper will introduce data mining technology to study the use of mobile devices and analyze them. The research work of this paper mainly includes three parts: the first part: the integration of the experimental data file, the integration of the integrated data file using Excel for the overall analysis, From the user's basic characteristics, time characteristics, mobile phone brand characteristics, geographical location characteristics, the use of mobile phone App types of these aspects to find the valuable research point. Part two: from the macro perspective, The longitude and latitude data are clustered by using the clustering algorithm in data mining, and the function of the algorithm is realized by programming with Python language, and the result of clustering is visualized. You can see that the result is roughly the shape of a Chinese map, and there are fewer distributions outside the outline of the Chinese map. The API interface of Baidu Maps is used to graphically display the centroid data of each cluster, and to observe the distribution of mobile devices on the map. The association rules of mobile phone App used by mobile device users are mined by using data mining technology. The association rules are mined with the help of the Apriori algorithm included in the data mining software Weka, and the experimental results are analyzed.
【學(xué)位授予單位】：內(nèi)蒙古大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2017
【分類號】：TP311.13

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本文編號：1494321