手機(jī)上網(wǎng)用戶行為分析的關(guān)鍵技術(shù)研究與應(yīng)用.pdf

1、隨著移動網(wǎng)絡(luò)的發(fā)展、智能上網(wǎng)手機(jī)的普及以及海量數(shù)據(jù)處理技術(shù)的進(jìn)步，針對手機(jī)上網(wǎng)用戶的行為分析顯得愈加重要。手機(jī)用戶通過網(wǎng)絡(luò)訪問產(chǎn)生大量的用戶行為數(shù)據(jù)，監(jiān)控采集并分析這些數(shù)據(jù)對于運(yùn)營商來說具有重要的意義，可以根據(jù)分析或挖掘的結(jié)果發(fā)現(xiàn)用戶行為模式，提前對行為趨勢做出判斷，從而提高自身的服務(wù)水平，達(dá)到更高的用戶滿意度。
　　本文在基于移動流量監(jiān)控的業(yè)務(wù)下，設(shè)計手機(jī)上網(wǎng)用戶行為分析系統(tǒng)。系統(tǒng)設(shè)計了用戶行為數(shù)據(jù)庫，對手機(jī)上網(wǎng)行為數(shù)據(jù)進(jìn)行統(tǒng)計

2、和維度分析，并通過報表和頁面形式展示，統(tǒng)計分析主要對報表分析和流量分析進(jìn)行研究。重點是根據(jù)關(guān)聯(lián)規(guī)則分析得到用戶行為模式，再根據(jù)評價標(biāo)準(zhǔn)，找到真正有意義和感興趣的模式，建立用戶行為模式庫。
　　手機(jī)上網(wǎng)用戶行為分析系統(tǒng)采用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)和海量數(shù)據(jù)處理Hadoop技術(shù)。本文對聚類K-Means算法進(jìn)行研究并驗證，對常見的關(guān)聯(lián)規(guī)則算法進(jìn)行對比研究，并選取FP_Growth算法應(yīng)用在用戶行為分析上。針對基于Hadoop平臺的并行化PFP_G