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硕士学位论文
基于 3G 网络的移动用户行为分析
USER MOBILITY BEHAVORANALYSIS
BASED ON WORK
张闻
哈尔滨工业大学
2012 年 12 月
国内图书分类号: 学校代码:10213
国际图书分类号: 密级:公开
工学硕士学位论文
基于 3G 网络的移动用户行为分析
硕士研究生:张闻
导师:丁宇新副教授
申请学位:工学硕士
科学:计算机科学与技术
所在单位:深圳研究生院
答辩日期:2012 年 12 月
授予学位单位:哈尔滨工业大学
Classified Index:
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Thesis for the Master Degree in Engineering
USER MOBILITY BEHAVORANALYSIS
BASED ON WORK
Candidate: Zhang Wen
Supervisor: Associate Prof. Ding YuXin
Academic Degree Applied for: Master of Engineering
Speciality: Computer Science & Technology
Affiliation: Shenzhen Graduate School
Date of Defence: December, 2012
Degree-Conferring-Institution: Harbin Institute of Technology
哈尔滨工业大学工学硕士学位论文
摘要
国内 3G 于 2009 年正式上市,随后迅猛发展,目前中国已经成为全球最大的
移动通信消费板电脑等的普及,基于 3G 网络的移动应用
业务需求也越发迫切,随之会带来大量全新的研究和各种社会应用,例如位置服
务,物联网技术的结合以及移动社交网络数据挖掘等。随着 SoLoMo 概念的风靡,
很多互联网企业已经将如何通过移动物联网与用户交互视为目前最大的需求,国
内外创业公司都开始关注这个领域。在大多数这些技术和应用中,用户的移动行
为起到关键性作用。比如个性广告推荐,基于内容的个性化搜索,流量预测等。
针对目前对于挖掘国内移动用户的行为模式的需求,本文通过采集的海量国内
3G 网络流量,利用 hadoop 平台对采集的海量 3G 数据进行建模,通过深度包解析
技术解析出流量的业务属性,并通过关联终端信息关联,分析不同终端用户的行
为。基于此平台,通过基站数据研究用户的移动性行为,首先对基站数据进行预
处理,结合地理位置信息对基站进行聚类,克服基站漂移问题。然后构造用户的
分时段移动路径。通过并行化的 FP-Growth 算法挖掘出用户的频繁序列,并利用
更量的 FUFP 算法进行快速更新。最后结合群体用户的业务规律预测用户的路径。
本文的研究工作主要包括:
首先搭建分布式平台解析海量 3G 网络数据,实现不同终端的匹配,从数据面
和信令面角度研究 3G 网络,分析不同终端移动用户的行为。
然后解析基站信息,结合地理位置信息和业务信息构造群体用户路径,利用并
行化的关联数据挖掘算法挖掘用户的频繁模式,构建基于用户和基于区域两种规
则进行预测。
最后在预测用户的轨迹时不仅使用了用户的路径信息,同时结合了历史业务规
律,提高了预测的准确度。
关键词:3G 数据建模;移动模式;位置预测;移动用户行为分析
-I-
哈尔滨工业大学工学硕士学位论文
Abstract
Since the work begin in China at 2009,it develop so rapidly that China has
e the world's largest munications consumer country. With the popular
of the concept called SoLoMo which means social, locate and mobility. One of the
biggest business needs work enterprise today is achieving interactive information
between businesses and users to interact and conduct in-depth interactions based on
mobile work. Most of the Start-panies