無線泛在環(huán)境下用戶業(yè)務(wù)行為預(yù)測研究
本文關(guān)鍵詞:無線泛在環(huán)境下用戶業(yè)務(wù)行為預(yù)測研究
更多相關(guān)文章: 無線泛在環(huán)境 用戶行為 預(yù)測算法 Markov模型 關(guān)聯(lián)規(guī)則算法
【摘要】:各種終端以及多種類型網(wǎng)絡(luò)的并存,形成了重疊覆蓋的無線泛在環(huán)境。在無線泛在環(huán)境下,為了提升用戶體驗質(zhì)量,為用戶推送個性化定制業(yè)務(wù),有必要學習、了解用戶的業(yè)務(wù)需求行為及規(guī)律,以實現(xiàn)用戶業(yè)務(wù)行為的準確預(yù)測。因此本文針對無線泛在環(huán)境下用戶業(yè)務(wù)行為預(yù)測進行了深入的研究,主要工作如下:首先,對無線泛在環(huán)境的相關(guān)理論進行介紹;在此基礎(chǔ)上,分析了無線泛在環(huán)境下用戶行為及其研究現(xiàn)狀;進一步地,詳述了本文相關(guān)的理論工具。其次,提出了一種基于多維度Markov模型的用戶業(yè)務(wù)行為預(yù)測算法。在構(gòu)建Markov模型的過程中,將用戶業(yè)務(wù)時長這一因素考慮在內(nèi),增加時間維度,然后通過用戶業(yè)務(wù)訪問傾向權(quán)重調(diào)整概率轉(zhuǎn)移矩陣,最后利用構(gòu)造出的Markov模型來對用戶未來的業(yè)務(wù)偏好進行預(yù)測,并通過仿真驗證了該算法的有效性。最后,提出了一種基于Markov和關(guān)聯(lián)規(guī)則的用戶業(yè)務(wù)行為預(yù)測算法?紤]到Markov模型的缺陷,低階的Markov模型僅依據(jù)最近的歷史狀態(tài)作出預(yù)測,準確率難以保障;而高階的Markov模型需要較長的歷史狀態(tài)序列,導致預(yù)測樣本量過小,難以用于預(yù)測,故考慮將Markov模型和關(guān)聯(lián)規(guī)則算法相結(jié)合,提出了一種新穎的用戶業(yè)務(wù)行為預(yù)測算法,并通過仿真驗證了該算法的有效性。
【關(guān)鍵詞】:無線泛在環(huán)境 用戶行為 預(yù)測算法 Markov模型 關(guān)聯(lián)規(guī)則算法
【學位授予單位】:南京郵電大學
【學位級別】:碩士
【學位授予年份】:2015
【分類號】:O211.62
【目錄】:
- 摘要4-5
- Abstract5-7
- 專用術(shù)語注釋表7-8
- 第一章 緒論8-19
- 1.1 研究背景8-9
- 1.2 無線泛在環(huán)境9-15
- 1.2.1 基本概念9-11
- 1.2.2 技術(shù)特征11-14
- 1.2.3 網(wǎng)絡(luò)特點14-15
- 1.3 無線泛在環(huán)境下用戶行為研究現(xiàn)狀15-17
- 1.4 主要工作和內(nèi)容安排17-19
- 第二章 理論工具介紹19-29
- 2.1 Markov理論19-24
- 2.1.1 理論簡介19-21
- 2.1.2 理論基礎(chǔ)21-24
- 2.2 數(shù)據(jù)挖掘理論24-28
- 2.2.1 理論簡介24-26
- 2.2.2 理論基礎(chǔ)26-28
- 2.3 本章小結(jié)28-29
- 第三章 基于多維度Markov模型的用戶業(yè)務(wù)行為預(yù)測算法29-44
- 3.1 算法基礎(chǔ)29-32
- 3.2 算法描述32-38
- 3.2.1 用戶時長的離散化表示方法33-36
- 3.2.2 用戶業(yè)務(wù)行為預(yù)測模型36-37
- 3.2.3 算法流程37-38
- 3.3 仿真分析38-43
- 3.4 本章小結(jié)43-44
- 第四章 基于Markov和關(guān)聯(lián)規(guī)則的用戶業(yè)務(wù)行為預(yù)測算法44-57
- 4.1 算法描述44-51
- 4.1.1 改進的Markov模型45-46
- 4.1.2 MPA模型描述46-47
- 4.1.3 改進的關(guān)聯(lián)規(guī)則算法47-49
- 4.1.4 MAPA模型描述49-50
- 4.1.5 算法流程50-51
- 4.2 仿真分析51-56
- 4.3 本章小結(jié)56-57
- 第五章 總結(jié)與展望57-59
- 參考文獻59-62
- 附錄1 攻讀碩士學位期間申請的專利62-63
- 附錄2 攻讀碩士學位期間參加的科研項目63-64
- 致謝64
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,本文編號:580579
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