【摘 要】
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移动通信数据是移动通信用户之间互相联系而产生的,包含着通信的时间、地点、时长等信息,因而能够更真实而准确的反应用户的实际社会关系。同时,随着移动通信技术的不断发展
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移动通信数据是移动通信用户之间互相联系而产生的,包含着通信的时间、地点、时长等信息,因而能够更真实而准确的反应用户的实际社会关系。同时,随着移动通信技术的不断发展和移动通信业务的不断普及,电信运营商积累了海量的移动通信数据。在激烈的电信业市场竞争和用户需求不断提高的情况下,电信运营商亟需对移动通信数据中所蕴含的巨大的客户信息进一步地分析和挖掘。因此,移动通信中的社会网络分析,无论在工业界还是学术界,都得到了广泛关注。
社会网络分析的主要目的是实现交往社区发现,将社会网络中的用户群体划分为交往社区,以发现用户的交往模式和社会网络的整体特征。目前学术界已经针对互联网社交网络、邮件网络、论文引用网络等社会网络的交往社区发现提出了很多方法。相比于以上社会网络,移动通信社会网络具有数据量大、用户交往具有方向且密切度不同和用户可能属于多个社区等特点。现有的交往社区发现研究在处理海量数据和实现交往社区软分割方面的工作仍然不成熟,而且没有反映用户交往具有方向且密切度不同的特点,在社区内部结构上描述不够,在挖掘结果的准确性、算法的可扩展性方面还不能满足实际应用的需要。
本文基于北京大学数据库与信息系统研究室与中国移动总公司的合作研究项目“群体客户行为规律挖掘的关键技术研究”,在北京大学数据库研究室设计的数据挖掘系统MobileMiner的群体客户行为规律挖掘子系统的架构上,设计并实现了海量数据环境下的并行社会网络核心节点发现算法PSCDA和基于核心节点的交往社区发现算法PCCMA,并在实际应用场景中,证明了该算法具有良好的准确性、可扩展性和执行效率。
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