基于通信數(shù)據(jù)的用戶重要位置識別及區(qū)域功能發(fā)現(xiàn).pdf

1、隨著智能手機的普及，越來越多的人習(xí)慣隨時攜帶手機，而手機的功能也在不斷豐富，集成了更多的傳感器。用戶在使用智能手機時，產(chǎn)生了大量的使用記錄。其中，語音通話、短信和流量數(shù)據(jù)等使用了運營商服務(wù)的行為，會在運營商端產(chǎn)生相應(yīng)的日志記錄。日志記錄中包括使用時間、地點、業(yè)務(wù)類型，但是不包括具體的通信內(nèi)容。這類數(shù)據(jù)最大的優(yōu)勢在于包含大規(guī)模的用戶和覆蓋大規(guī)模的用戶活動空間，盡管在時間和空間上都有一定的稀疏性，還是能為用戶行為的研究提供足夠的信息。

2、>　　本研究提出了一種基于運營商端通信數(shù)據(jù)對用戶重要位置進行識別的方案。該方案沒有依賴任何先驗知識，是純數(shù)據(jù)驅(qū)動的，在通信數(shù)據(jù)本身稀疏的情況下，仍然表現(xiàn)出了不錯的性能。從用戶在各個位置上的通信數(shù)據(jù)中提取特征用于刻畫用戶在各個位置上的行為。然后，我們利用各個位置上得到的用戶行為特征進行聚類分析。通過聚類分析我們發(fā)現(xiàn)，用戶在大多數(shù)位置上的通信行為十分稀疏，但在某些位置上很密集，同時用戶在這些位置上表現(xiàn)出來的行為模式也各不相同。我們稱這種行為

3、密集且行為模式各異的位置為特殊位置。根據(jù)對特殊位置的分析和友好用戶提供的信息，我們認(rèn)為用戶的重要位置就在這些特殊位置附近。利用友好用戶提供的住家和工作位置真值構(gòu)建了識別住家和工作位置的分類器，90％的位置預(yù)測誤差小于1600米。同時，還分析了與這兩個特殊的重要位置相關(guān)的行為特征。分析結(jié)果表示，用戶0~8點出現(xiàn)在住家位置的概率較大，且在住家位置沒有明顯的行為；12~20點在工作位置的概率較大，其行為傾向于通話短信等形式的通信行為。將識別住