基于社交網絡的用戶通信行為分析.pdf

1、隨著移動通信網絡的蓬勃發(fā)展，人們進行社交的途徑從傳統(tǒng)的社交網站延伸到了移動領域，構成了以移動設備為載體的具有移動性﹑便捷性﹑瞬時性和個性化定制特點的移動社交網絡。用戶可以通過移動設備獲取所需要的信息，如通過手機搜索信息、聽音樂、瀏覽視頻、發(fā)送微信、更新微博等等。日漸增加的移動用戶產生了海量的用戶活動數(shù)據，從而為學術研究者開展各種分析和應用研究工作提供了寶貴的資源。
　　基于此，本文以實際手機通信網絡作為研究對象，從中提取并分析用戶

2、行為特征如其社交屬性、地理屬性，并結合現(xiàn)有不同類型數(shù)據，挖掘個體或群體行為特征。本文的主要研究內容和創(chuàng)新之處在如下幾個方面:
　?。?）移動用戶多維通聯(lián)特征分析與識別研究。基于現(xiàn)有的手機通信數(shù)據，分析其移動通信網絡使用規(guī)律，探索他們的通話習慣、短信習慣以及上網習慣，并且根據不同身份的用戶行為規(guī)律提取特征參數(shù)，最后使用混合結構的集成學習的方法對網絡用戶的身份進行分類實驗，識別出用戶的身份。
　　（2）對社交網絡節(jié)點重要性分析與

3、研究。以手機通話網絡為基本數(shù)據，在分析對比已有的評價節(jié)點重要性方法的前提上，提出了一種基于度和集聚系數(shù)的節(jié)點重要性評價方法。在此基礎上，通過引入節(jié)點鄰居效率這一新參數(shù)，對基于度和集聚系數(shù)的方法做出進一步改進，將節(jié)點的度和鄰居效率相結合用來進一步衡量節(jié)點的重要性。通過對一個真實社交網絡進行實驗，證明本文所提出的兩種方法的有效性，相比傳統(tǒng)方法能夠更加準確地評價節(jié)點的重要性。實驗還證明基于度和鄰居效率方法的準確率更高。
　?。?）空間鄰

4、接性及其社會特性分析。提出了一種新的度量方法（地理社區(qū)），用于評估移動社交網絡中空間鄰接對社區(qū)結構演進過程的影響?；谀呈幸粋€包含數(shù)千個手機用戶信息的真實數(shù)據集，挖掘分析地理社區(qū)與用戶的共同社會屬性之間的相關性。提出了兩個新的測量矩陣，將這兩個矩陣與社交網絡中已知的鄰接矩陣相結合，采用聯(lián)合非負矩陣分解法JNMF來挖掘社交網絡結構的演變過程。最后，通過所得到的協(xié)同矩陣來分析移動社交網絡中的現(xiàn)有社區(qū)結構和潛在聯(lián)系。
　　本論文研究有助