【摘 要】
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在当今的科技和网络时代,人类行为数据的采集和保存变得容易,这为研究人类行为创造了有利的条件。CDR(Call Detail Record,呼叫详细记录)数据作为人类行为数据的一种,真实地
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在当今的科技和网络时代,人类行为数据的采集和保存变得容易,这为研究人类行为创造了有利的条件。CDR(Call Detail Record,呼叫详细记录)数据作为人类行为数据的一种,真实地记录了移动用户日常的活动轨迹,能够很好地反映出人类的时空行为模式,因而具有很大的研究价值。为了有效并且高效地对移动用户行为进行研究,本文参与设计和实现了一个移动用户行为分析平台,该平台可以提供对移动用户行为数据的管理、分析、计算以及计算结果的呈现等完整的功能。并且,该平台充分利用了数据可视化技术在知识发现上的优势,对CDR数据进行了有效的可视化呈现。借助于该平台,本文对CDR数据进行了研究,主要关注移动用户活动轨迹,分析了轨迹中隐藏的移动用户行为特性,并先后提出了两种基于轨迹特征的用户识别算法。基于轨迹特征的用户识别算法的关键在于找到能够有效表征用户轨迹的特征量。本文提出的第一种方法将位置概率分布向量作为用户轨迹的特征量,该方法利用了轨迹的空间信息;第二种方法在第一种方法的基础上,加入了位置之间的时序关系,将位置转移频率矩阵作为用户轨迹的特征量。有了轨迹的特征量之后,通过衡量轨迹特征量之间的相似度就可以得到其对应轨迹的相似性,本文利用余弦相似度对这些轨迹特征量的相似度进行了衡量。最后,本文认为相似性最高的轨迹更有可能属于同一个用户,以此得到用户识别的结果。为验证算法的有效性和适用性,在不同条件下进行了测试,包括通过选取不同大小的时间段来控制轨迹的长度,通过选取不同通话频率的用户群来控制轨迹采样点的密度,实验结果表明算法在轨迹数据质量比较好的情况下有更高的识别准确率,在轨迹数据质量很差的情况下也能保证一定的有效性。
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