基于圖模型的個人日常行為數(shù)據(jù)分析.pdf

1、隨著計算機技術(shù)和互聯(lián)網(wǎng)的高速發(fā)展與全面普及，21世紀迎來了數(shù)據(jù)驅(qū)動生活的信息化時代。人們的日常生活逐漸離不開手機、電腦、網(wǎng)絡(luò)以及各種電子設(shè)備。隨著生活方式的數(shù)字化，人們在生活中的一舉一動都會產(chǎn)生數(shù)字痕跡，例如，手機通話記錄、網(wǎng)頁瀏覽記錄、個人消費數(shù)據(jù)個人醫(yī)療數(shù)據(jù)、出行記錄、各種刷卡記錄、微博、微信及其他社交媒體數(shù)據(jù)等，將這些數(shù)字痕跡所記錄的活動稱為人們的個人日常行為數(shù)據(jù)，簡稱行為數(shù)據(jù)。
　　個人日常行為數(shù)據(jù)不但與人們自身息息相關(guān)，

2、更具有日益增長的社會價值、經(jīng)濟價值以及實用價值。目前，行為數(shù)據(jù)在社會管理、商業(yè)、金融、電信、社交、醫(yī)療等領(lǐng)域都得到了應(yīng)用，例如城市交通擁堵、個人健康、預(yù)防疾病傳播、用戶情緒預(yù)測、職能推薦、社交網(wǎng)絡(luò)分析、財務(wù)管理等。計算機技術(shù)和互聯(lián)網(wǎng)具有生產(chǎn)、采集、存儲數(shù)據(jù)的能力，使得行為數(shù)據(jù)不斷的累積，產(chǎn)生了從多角度多粒度進行數(shù)據(jù)分析的需求。為此，本文提出了一個多維數(shù)據(jù)模型，用于從多角度分析行為數(shù)據(jù)，幫助人們更加了解自己，為個人行為決策提供支持。

3、>　　首先，本文基于個人日常行為數(shù)據(jù)的內(nèi)容特征，提出了異構(gòu)序列網(wǎng)絡(luò)的概念，設(shè)計并實現(xiàn)該網(wǎng)絡(luò)的構(gòu)造方法，應(yīng)用于行為數(shù)據(jù)以構(gòu)建行為網(wǎng)絡(luò)。其次，為了實現(xiàn)對異構(gòu)序列網(wǎng)絡(luò)的多維分析，提出了異構(gòu)序列圖立方體模型，簡稱HS Cube。基于異構(gòu)序列網(wǎng)絡(luò)，定義了一種新穎的維度——結(jié)構(gòu)維，結(jié)構(gòu)維是數(shù)據(jù)元素之間根據(jù)邏輯關(guān)系映射得到的圖的拓撲結(jié)構(gòu)的集合，包括三個層次:頂點維、邊維、子圖維，并說明維度層次的定義;同時重定義了度量，將度量分為內(nèi)容度量、數(shù)值度量、圖

4、度量三種類別，分別用于了解數(shù)據(jù)元素的內(nèi)容信息、數(shù)據(jù)統(tǒng)計值以及數(shù)據(jù)元素之間的相互關(guān)系?；诮Y(jié)構(gòu)維和度量，給出了每一維度聚合圖的計算方法，再根據(jù)維度層次將所有聚合圖組建成圖立方體。然后，基于圖立方體重定義了OLAP的基本操作:上卷、下鉆、切片、切塊的操作語義，來實現(xiàn)對異構(gòu)序列圖立方體的遍歷與查詢。同時，為了從功能上向用戶提供友好的查詢接口，規(guī)范化了幾種立方體查詢模式:簡單查詢、集合查詢、序列查詢以及復(fù)雜查詢。最后，本文設(shè)計了圖立方體系統(tǒng)框架