用戶移動端與社交端行為建模與模式分析.pdf

1、隨著互聯(lián)網技術的迅猛發(fā)展，各種服務商在互聯(lián)網中開啟的流量入口也越來越多，形式各不相同，硬件上，用戶可以通過PC、智能平板、手機等使用相關服務，在軟件上也包含了如社交網絡、電子商務、游戲等各類應用渠道。也就是說，在現今的互聯(lián)網大環(huán)境下，有很多種渠道可以留下用戶的行為軌跡，這些行為軌跡能從某種程度上能夠折射出用戶的個性化特征，通過挖掘這些個性化特征可以幫助我們了解用戶日常的行為習慣，并對用戶進行較為準確的服務推薦。
　　用戶在線使用服

2、務的行為一般在兩種場景下發(fā)生，一種是圍繞用戶個人產生的行為，只是滿足自己的需求，并不與他人發(fā)生直接關系，比如在線音樂，手機閱讀等，另一種是多個用戶互相協(xié)作以滿足某種需求，比如社交網絡。那么我們針對這兩種場景展開對用戶在線行為的研究，即用戶在移動端的行為與用戶在社交端的行為，通過對行為的建模與行為模式的分析來研究用戶使用服務中的行為習慣。
　　對于用戶在移動端的行為研究，我們挑選安卓用戶作為我們的研究群體，并進行了如下工作：通過手機

3、程序采集用戶在移動端發(fā)生的行為以上下文信息，并對數據進行預處理；提出四種基于上下文的用戶的行為模式；設計挖掘基于上下文的行為模式算法并進行算法的評價；提出若干移動端用戶行為預測策略；通過可視化系統(tǒng)來展示挖掘結果。
　　對于用戶在社交端的行為研究，因為每種社交平臺給用戶提供的行為類型都不同，所以我們挑選行為類型較多，用戶活躍度較高的這種比較代表性的社交協(xié)作平臺github來進行研究，并進行了如下工作：通過信息抓取等技術采集用戶在gi

4、thub的行為并對數據進行預處理；對用戶在線行為特征進行分析；提出兩種行為模式：面向具體開發(fā)者的行為模式（PP）與面向抽象開發(fā)者的行為模式（RP）；設計社交端用戶行為模式挖掘算法并實證分析；提出若干社交端用戶行為預測策略；通過可視化系統(tǒng)來展示挖掘結果。
　　研究結果發(fā)現，用戶在線行為是遵循一定的行為模式，用戶在移動端使用以個人為中心的服務時，與上下文結合可以更好地解釋用戶的行為模式，而用戶在社交端與其他用戶協(xié)作時，用戶間的模式之間