本文關(guān)鍵詞：基于序列模式挖掘的移動應(yīng)用使用預(yù)測研究，，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：隨著無線網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的發(fā)展以及移動設(shè)備的流行,越來越多的手機應(yīng)用被應(yīng)用到人們的生活中去,移動終端的活躍度也得到了顯著的提高,在移動領(lǐng)域中給用戶提高高效準(zhǔn)確的服務(wù)已經(jīng)成為一個研究熱點。通過挖掘用戶行為模式來進行對用戶應(yīng)用使用行為進行預(yù)測,可以方便系統(tǒng)為用戶下一個使用的應(yīng)用提前準(zhǔn)備運行環(huán)境,減少用戶操作時間以及誤操作率等,提升用戶體驗。顯然,由于移動環(huán)境的上下文多變性導(dǎo)致的用戶行為的多變性,這使得移動用戶行為模式的提取比傳統(tǒng)的模式提取更為復(fù)雜。本文工作主要包括如下三點：1.分析移動應(yīng)用使用行為特征。針對收集的真實用戶移動終端應(yīng)用使用數(shù)據(jù),分別對移動用戶屬性以及用戶行為模式兩個方面對移動環(huán)境下的行為進行了分析。通過將數(shù)據(jù)抽象成時間序列以及一系列的分析得出了移動行為模式的變化特征。2.針對移動應(yīng)用使用行為的特征,逐步提出了三種預(yù)測模型,設(shè)計了相應(yīng)的預(yù)測算法。其中針對移動用戶應(yīng)用使用行為模式的抽取問題,以經(jīng)典序列挖掘算法PrefixSpan為基礎(chǔ),設(shè)計了針對移動行為模式特點的改良算法。同時在移動序列獲取的方式上提出了定長窗口模型以及基于時間的活躍期窗口模型,然后在此基礎(chǔ)上構(gòu)建了兩種基于行為模式進行預(yù)測的預(yù)測模型。3.實驗驗證預(yù)測模型的可行性。為了上述方案的可行性,本文結(jié)合傳統(tǒng)的統(tǒng)計模型作為基準(zhǔn)對比試驗,基于真實的用戶數(shù)據(jù)進行了實驗測試。實驗表明,基于序列的行為模式能有效得提高移動用戶的應(yīng)用使用預(yù)測,為提高移動環(huán)境下用戶的使用體驗提供了一種可行方案。
【關(guān)鍵詞】：移動互聯(lián)網(wǎng) 序列挖掘 行為模式 應(yīng)用使用 行為預(yù)測
【學(xué)位授予單位】：浙江大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號】：TP311.13
【目錄】：

• 摘要4-5
• Abstract5-11
• 第1章 緒論11-16
• 1.1 課題背景11-13
• 1.1.1 移動應(yīng)用的發(fā)展11-12
• 1.1.2 移動對象的行為模式挖掘12-13
• 1.2 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀13-14
• 1.3 課題研究的意義14-15
• 1.4 論文組織結(jié)構(gòu)15-16
• 第2章 移動應(yīng)用使用的數(shù)據(jù)獲取以及分析16-26
• 2.1 MAU數(shù)據(jù)采集16-18
• 2.1.1 Monitor數(shù)據(jù)采集說明16-17
• 2.1.2 MAU數(shù)據(jù)格式17-18
• 2.2 移動用戶屬性分析18-21
• 2.2.1 移動對象對智能終端的黏度18-20
• 2.2.2 移動對象行為模式復(fù)雜度20-21
• 2.3 移動應(yīng)用使用的行為分析21-25
• 2.3.1 二八法則21-22
• 2.3.2 行為可重復(fù)性22-23
• 2.3.3 模式可擴展性23-24
• 2.3.4 會話有效性24-25
• 2.4 本章小結(jié)25-26
• 第3章 移動應(yīng)用使用的行為模式挖掘26-39
• 3.1 序列模式26-31
• 3.1.1 問題描述以及基本概念26-27
• 3.1.2 PrefixSpan算法27-31
• 3.2 移動應(yīng)用行為序列模式31-37
• 3.2.1 時間序列31
• 3.2.2 移動應(yīng)用使用的行為序列的獲取31-34
• 3.2.3 移動應(yīng)用使用的行為模式的挖掘34-37
• 3.3 本章小結(jié)37-39
• 第4章 移動應(yīng)用使用的預(yù)測39-48
• 4.1 預(yù)測算法39-44
• 4.1.1 LRU算法39
• 4.1.2 LPP算法39-44
• 4.1.3 LPP改進算法44
• 4.2 移動應(yīng)用使用預(yù)測模型44-47
• 4.2.1 基于統(tǒng)計的top-n預(yù)測模型45
• 4.2.2 基于定長序列行為模式預(yù)測模型45-46
• 4.2.3 基于時間上下文的組合模型46-47
• 4.3 本章小結(jié)47-48
• 第5章 實驗與結(jié)果分析48-65
• 5.1 實驗數(shù)據(jù)以及指標(biāo)48-49
• 5.1.1 實驗數(shù)據(jù)集48-49
• 5.1.2 評價指標(biāo)49
• 5.2 基于top-n統(tǒng)計模型的行為預(yù)測實驗以及分析49-51
• 5.2.1 實驗設(shè)計以及數(shù)據(jù)49-50
• 5.2.2 實驗結(jié)果及分析50-51
• 5.3 基于定長序列行為模式預(yù)測實驗以及分析51-57
• 5.3.1 用戶行為序列分析51-53
• 5.3.2 實驗設(shè)計及數(shù)據(jù)53-54
• 5.3.3 實驗結(jié)果及分析54-57
• 5.4 基于時間上下文序列模式及top-n的組合預(yù)測實驗以及分析57-64
• 5.4.1 結(jié)合時間上下文的用戶行為分析57-59
• 5.4.2 實驗設(shè)計及數(shù)據(jù)59-60
• 5.4.3 實驗結(jié)果及分析60-64
• 5.5 本章小節(jié)64-65
• 第6章 總結(jié)與展望65-67
• 6.1 本文總結(jié)65
• 6.2 工作展望65-67
• 參考文獻67-71
• 攻讀碩士學(xué)位期間主要的研究成果71-72
• 致謝72

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本文編號：330322