基于移動網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)的用戶行為與城市感知研究.pdf

1、人類行為分析是當(dāng)前比較熱門的研究領(lǐng)域，關(guān)于人類的行為特點(diǎn)和規(guī)律的研究對提供個(gè)性化服務(wù)、商業(yè)宣傳和城市感知具有重大的意義。近些年來，無線通信技術(shù)的發(fā)展非常迅速，帶來了更加多樣化的社交方式。其中語音通話、短信以及移動互聯(lián)網(wǎng)是當(dāng)前移動社交的最主要途徑，它們大大拉近了人與人之間的距離。隨著無線通信的覆蓋范圍的增加、智能手機(jī)操作系統(tǒng)的進(jìn)步以及移動互聯(lián)網(wǎng)的快速發(fā)展，用戶之間形成愈加復(fù)雜的互聯(lián)互通的社交網(wǎng)絡(luò)。當(dāng)前人類行為分析大多基于虛擬社交網(wǎng)絡(luò)展開研

2、究，隨著基于地理位置服務(wù)（Location Based Service）的應(yīng)用越來越廣泛，人們開始轉(zhuǎn)向考慮地理信息的更深入更具有應(yīng)用價(jià)值的研究。移動通話作為社交最典型的方式，其海量數(shù)據(jù)在分析用戶行為上具有很好的代表性：一方面通話數(shù)據(jù)能夠體現(xiàn)用戶的社交關(guān)系，另一方面，它特有的定位技術(shù)能夠反映用戶真實(shí)的地理位置。因此，將用戶的社交網(wǎng)絡(luò)特性以及地理位置信息結(jié)合起來分析，能夠更加深入地反映人類的社交網(wǎng)絡(luò)關(guān)系。
　　人類的活動深刻影響著周圍

3、的環(huán)境，另一方面，自然和社會環(huán)境也在潛移默化地影響著人類的行為模式。盡管從個(gè)人角度而言，人們的行為特征具有復(fù)雜性和多樣性，但群體上仍然反映著人類社交和移動的固有特性，深入挖掘人類空間活動背后的統(tǒng)計(jì)特性和動機(jī)，對于探索自然和社會環(huán)境的演化有著重要意義。移動通話記錄具有人類行為的時(shí)空特性，可以被當(dāng)做人類行為的傳感信息用于城市的感知。
　　為此本論文將基于移動通話記錄數(shù)據(jù)，從用戶的社交網(wǎng)絡(luò)特征分析以及基于地理信息的城市感知兩個(gè)方面展開研

4、究，主要研究內(nèi)容如下：
　　1.對用戶通話數(shù)據(jù)進(jìn)行建模，建立復(fù)雜的用戶關(guān)系網(wǎng)絡(luò)，設(shè)計(jì)實(shí)現(xiàn)了一套集數(shù)據(jù)查詢、數(shù)據(jù)篩選、數(shù)據(jù)分析以及可視化呈現(xiàn)的系統(tǒng)框架。分析移動網(wǎng)絡(luò)下用戶行為的基本特性。隨后，結(jié)合地理特性分析了不同區(qū)域的時(shí)空特征。
　　2.分析用戶的行為模式，預(yù)測用戶未來潛在的好友關(guān)系?；仡櫤头治霎?dāng)前社交網(wǎng)絡(luò)關(guān)系預(yù)測的方法，提出一種新的基于移動通話數(shù)據(jù)的用戶關(guān)系預(yù)測方法。移動通話能夠同時(shí)反映物理世界好友關(guān)系以及用戶移動軌跡的關(guān)

5、聯(lián)性，通過混合這兩種特性，本文的實(shí)驗(yàn)結(jié)果在預(yù)測好友關(guān)系上具有較好的準(zhǔn)確率。
　　3.根據(jù)用戶在地理上的移動特性，提出一種發(fā)現(xiàn)城市“間隙”的方法。移動通話能夠間接反映出城市的異常，由于人們大多數(shù)連續(xù)通話時(shí)的地理位移都比較小，相鄰區(qū)域間的人流量相應(yīng)地應(yīng)該大于非相鄰的區(qū)域。然而實(shí)證研究發(fā)現(xiàn)城市間鄰區(qū)關(guān)系并不能完全滿足該特性，通過分析這些鄰區(qū)間的人流量的異常值可以得到河流、公園以及道路障礙等地理“間隙”。
　　4.對地理區(qū)域進(jìn)行建模

6、，形成一種新的地理網(wǎng)絡(luò)。大量實(shí)證研究表明，人類行為具有類似重力模型的關(guān)系，例如交友、通話以及出行的頻率與地理空間距離的平方近似呈反比關(guān)系。在此基礎(chǔ)上，提出基于模塊度的社區(qū)劃分方法來發(fā)現(xiàn)城市的行政區(qū)域，并且與城市的行政規(guī)劃進(jìn)行比較，對新發(fā)現(xiàn)的一些區(qū)域進(jìn)行了分析和解釋。此外，作者提出一種基于LDA模型的地理信息網(wǎng)絡(luò)研究方法，該模型借用自然語言處理中的主題模型，可以挖掘出具有相似功能的城市區(qū)域。
　　本課題是對基于地理特征的用戶行為分析