基于基站數(shù)據(jù)的用戶移動行為挖掘.pdf

1、近年來,隨著計算技術(shù)和硬件技術(shù)不斷革新,電子設備不斷的智能化而且更加便攜,像無線傳感器,PDA,智能手機等電子設備都擁有了強大的計算能力。這些小型智能設備為基于位置的服務提供了方便,有很多的應用都可以從用戶的位置數(shù)據(jù)中獲得有用的信息。比如廣告,基于位置的服務(LBS),路徑規(guī)劃與預測等。
　　然而,這些應用所需要的用戶移動路徑信息無法直接從手機中獲取。手機捕獲到的移動信息只是一些底層的位置信息,比如由GPS獲取到的經(jīng)緯度信息,或者

2、是基站信息等,無法直接被其他應用使用。因此本課題要解決的主要問題是如何從利用手機采集到的底層用戶位置數(shù)據(jù)來挖掘用戶的移動模式,為路徑預測等應用提供方便。本課題的主要研究內(nèi)容包括幾個方面:
　　首先,解決信號漂移現(xiàn)象對構(gòu)造路徑的影響。在分析基站數(shù)據(jù)時,發(fā)現(xiàn)手機記錄的基站數(shù)據(jù)同樣會出現(xiàn)Wi-Fi網(wǎng)絡中的信號漂移問題。即在數(shù)據(jù)采集過程中,用戶并沒有移動,但是記錄到的基站信息卻發(fā)生變化,產(chǎn)生多條記錄。這樣就會對路徑的構(gòu)造產(chǎn)生影響,使得原本

3、應該成為終點的記錄沒有被正確的劃分。針對信號漂移的問題本課題采用了層次圖聚類的方法對記錄中的基站進行聚類,將記錄中的基站數(shù)據(jù)變成相應的地點,從而解決了信號漂移的問題。
　　其次,本課題采用改進的序列模式挖掘算法挖掘用戶的頻繁模式。針對用戶路徑數(shù)據(jù)的特點,采用構(gòu)造有向路徑拓撲圖的方法,消除了大量無用的候選項集,提高了算法執(zhí)行的效率。同時,本課題針對群體的移動特征進行了挖掘,分析特征發(fā)現(xiàn)同一群體內(nèi)的用戶會存在相似性。
　　最后,