数据驱动的移动用户行为研究框架与方法分析

被引:26
作者
黄文彬
吴家辉
徐山川
王军
机构
[1] 北京大学信息管理系
关键词
移动数据挖掘; 移动用户行为分析; 用户行为模式挖掘;
D O I
10.13833/j.cnki.is.2016.07.003
中图分类号
G252 [读者工作];
学科分类号
1205 ; 120501 ;
摘要
随着智能设备的高度普及化,移动用户产生了海量移动数据。数据驱动的移动用户行为还原与挖掘,能够为用户提供深度个性化服务,成为数据挖掘的热点之一。相关研究的目的和方法差异较大并缺乏统一的研究框架,本文在2005~2015年间发表在国内外重要期刊和会议上的相关文献中筛选出近50篇有关键影响的论文,经过系统梳理和分析,建构了数据驱动的移动用户行为研究框架,主要包括:移动数据的类型、移动用户行为模式分析、移动用户画像的建构和移动用户画像的深度应用。并且系统梳理了移动用户行为研究的方法,总结了当前研究的主要难题和研究方向。
引用
收藏
页码:14 / 20+40 +40
页数:8
相关论文
共 14 条
[1]   城市计算概述 [J].
郑宇 .
武汉大学学报(信息科学版) , 2015, (01) :1-13
[2]   基于用户日志的移动搜索行为分析 [J].
王继民 ;
李雷明子 ;
孟凡 ;
郑玉凤 .
图书情报工作, 2013, 57 (19) :102-106+120
[3]   地理信息公共服务中基于位置的兴趣点数据的标准化研究 [J].
吕玉霞 ;
薛明 ;
王月莉 .
测绘标准化, 2013, 29 (03) :1-4
[4]   时空数据挖掘研究进展 [J].
刘大有 ;
陈慧灵 ;
齐红 ;
杨博 .
计算机研究与发展, 2013, 50 (02) :225-239
[5]   提高GPS精度的差分定位定速算法 [J].
祝燕华 ;
蔡体菁 ;
李春 .
传感器与微系统, 2012, 31 (11) :122-124
[6]   室内环境下手机GPS定位精度研究 [J].
谢翔 ;
荆昊 ;
郭际明 .
测绘通报 , 2012, (08) :95-98
[7]  
基于支持向量机的移动互联网用户行为偏好研究[D]. 董正浩.北京邮电大学. 2014
[8]  
对聚类及聚类评价若干问题的研究[D]. 吕宗磊.南京航空航天大学. 2009
[9]  
人类移动行为的最大可预测率和位置预测研究[D]. 张杰.华东师范大学. 2014
[10]  
基于地理位置服务的用户移动属性的构建和比较[D]. 薛冉.山东大学. 2013