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人类移动行为的最大可预测率和位置预测研究

人类移动行为的最大可预测率和位置预测研究

作者：张杰华东师范大学

学位级别：硕士

人类移动行为的研究是认识和理解人们日常生活规律、社交关系、人口流动以及社会文化发展的重要课题,可以用于解决基于位置的信息推荐、城市道路交通优化、国家人口迁徙分析、国防反恐预防等一系列关于市场经济、城市规划、国家政策及... 详细信息

人类移动行为的研究是认识和理解人们日常生活规律、社交关系、人口流动以及社会文化发展的重要课题,可以用于解决基于位置的信息推荐、城市道路交通优化、国家人口迁徙分析、国防反恐预防等一系列关于市场经济、城市规划、国家政策及国防安全问题。近些年来,随着移动设备和通信技术的不断进步和大规模普及,可获取的个人移动行为信息爆发式膨胀,与此同时移动社交网络的出现,为研究人类移动行为提供了更丰富、更具个性化的个人信息数据,激发了对人类移动行为规律研究的热情,促进了在人类移动行为研究领域上的创新和突破,同时也出现了种种研究中的难题。本文针对目前移动行为研究中出现的移动位置预测准确率差异大、对异常移动行为预测能力弱等问题展开研究和讨论。通过分析GeoLife和Instagram的移动轨迹数据,归纳并提出随机、访问量相关、时序相关、社交行为相关以及时序社交相关的人类移动行为模型,并基于这5种模型下的移动行为信息熵,提出人类移动行为的最大可预测率的计算方法,为人类移动行为研究、选择移动位置预测算法以及推断是否出现过拟合现象提供了理论依据;同时针对人类移动行为中的异常移动行为,通过研究分析社交行为信息和用户历史移动行为之间的潜在关联,提出了结合社交行为的移动位置预测算法,通过与基于访问量统计、基于决策树学习以及基于马尔科夫过程模型的移动位置预测算法进行实验对比,分析验证预测算法的性能,讨论算法准确率和最大可预测率之间的关系,验证本文提出算法的有效性和实用性。经实验证明,本文提出的移动位置预测算法揭示了人们移动行为与在线社交行为之间的潜在关联,既对日常移动行为的位置预测有高准确率,同时对异常移动行为的位置预测也优于其他移动位置预测算法,具有现实的理论意义和应用价值,为人类移动行为的研究提供了新的创意与思路。

关键词：移动行为位置预测信息熵最大可预测率

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面向移动行为的数据分析与建模方法的研究

面向移动行为的数据分析与建模方法的研究

作者：章松北京邮电大学

学位级别：硕士

通常,人们认为个体的移动行为是随意的、偶然的且不可预测。随着移动通信技术的普及和GPS(Global Positioning System)定位技术的快速发展,获取大量移动轨迹数据成为了可能,通过对移动轨迹数据进行分析发现人类的移动行为具有一定的间... 详细信息

通常,人们认为个体的移动行为是随意的、偶然的且不可预测。随着移动通信技术的普及和GPS(Global Positioning System)定位技术的快速发展,获取大量移动轨迹数据成为了可能,通过对移动轨迹数据进行分析发现人类的移动行为具有一定的间断性、目的性和周期性特点,在时间、空间和社交维度上具有特定分布特征。移动位置推荐是当前研究的热点问题,对于减少移动网络服务中的冗余信息、提升用户服务质量具有重要的意义。本文首先介绍了现有移动位置推荐技术的相关方法和研究现状,分析了基于用户的协同过滤位置推荐模型URM(User-based collaborative filter Recommendation Model)和基于社交关系的协同过滤位置推荐模型 SRM(Social-based collaborative filter Recommendation Model),针对上述推荐模型在距离相似性和语义相似性方面的不足,设计了一种基于语义和距离协同过滤的位置推荐模型SDCRM(Semantic-Distance-based collaborative filter Recommendation Model),分别计算任意两个位置之间的语义相似度和距离相似度,通过对位置在语义和距离维度上进行联合聚类,得到若干个“位置群组”;进一步,将用户对位置的移动轨迹转化为用户对“位置群组”的移动轨迹,计算用户移动行为的相似性,为目标用户进行位置推荐。最后,基于社交网络Foursquare的位置签到数据,分析了用户签到行为在时间、空间和社交维度上的分布特征,验证了 SDCRM的可行性,以及在相同位置推荐列表长度下的推荐准确率。

关键词：移动行为位置相似度联合聚类位置推荐模型

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基于移动行为的流行病传播模型研究

基于移动行为的流行病传播模型研究

作者：韩涉江苏大学

学位级别：硕士

流行病的大肆传播对个人健康、国家经济和社会稳定都有严重的影响,所以研究流行病的传播机制、预防潜在流行病的爆发以及制定科学有效的控制措施具有重要的现实意义。个体移动及交流行为对流行病的传播有着较大影响,本文重点是运用复杂... 详细信息

流行病的大肆传播对个人健康、国家经济和社会稳定都有严重的影响,所以研究流行病的传播机制、预防潜在流行病的爆发以及制定科学有效的控制措施具有重要的现实意义。个体移动及交流行为对流行病的传播有着较大影响,本文重点是运用复杂网络分析方法研究人类移动及交流行为是如何影响流行病传播阈值及传播规模的。通过构建符合实际的流行病传播网络模型,解析分析传播阈值,并运用数值仿真的方法,探讨了人类移动及交流行为与流行病传播之间的相互作用机制。首先鉴于区域间的距离对个体的移动行为有较大的影响,基于个体的移动行为,建立了个体移动与传染病传播的耦合动力学模型。根据下一代矩阵方法,理论解析出传染病传播模型的基本可再生数。研究结果表明,随着通勤水平的提高,感染者密度达到稳定的时间越久,且在特定的观测时间点,各区域感染者密度大小之间的差异较大,但是当时间充分大时,所有区域的感染者密度几乎相同;此外只要存在个体的流动,那么初始感染率的不同只能加快或推迟传染病爆发的时间,而对最终传染病传播规模的影响甚微。然后基于现实中个体活动与传播能力的差异性,在活动驱动网络中建立了一类新的考虑个体传播能力的传染病传播模型。理论推导出此类传染病传播阈值,并采用数值模拟的方法研究了在个体活动率与个体传播能力不相关及相关情况下的传播病传播情形,为探讨个体活动及传播能力的差异性对传染病传播影响提供了一种可行的方法。研究结果表明,个体的活动率与个体的传播能力不相关情况下,传染病传播阈值的变化范围远远高于个体平均活动率与个体平均传播能力的变化范围,当感染者恢复率较小时,个体的平均活动率对整个系统中感染者密度的影响较小;当个体的活动率与个体传播能力之间有较强的负相关关系时,个体的感染能力与个体被感染的频率之间几乎没有关系,但是当个体的活动率和传播能力有较强的正相关关系时,个体的感染能力与个体被感染的频率之间也有较强的正相关性。

关键词：复杂网络传染病传播移动行为活动驱动网络

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高校图书馆用户移动信息行为模型构建

图书馆学研究 2018年第15期 58-63页

作者：袁静郑州大学信息管理学院

高校用户的移动信息行为更加动态化、情景敏感化,不仅受到用户自身的个体因素和用户需求因素的影响,同时受到用户情景、移动终端与移动网络环境状况、信息资源与信息服务等多重因素的影响。高校用户的移动信息行为类型也更加多样化,用... 详细信息

高校用户的移动信息行为更加动态化、情景敏感化,不仅受到用户自身的个体因素和用户需求因素的影响,同时受到用户情景、移动终端与移动网络环境状况、信息资源与信息服务等多重因素的影响。高校用户的移动信息行为类型也更加多样化,用户信息行为模型不仅包括传统的信息需求、信息查询与信息利用,而且包括信息创建与信息交流环节,对用户移动行为的研究应采用多种方法进行综合性研究,以获得对用户具体信息行为的系统性认识。

关键词：用户行为移动行为信息行为模型

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移动用户行为分析机制的设计与实现

移动用户行为分析机制的设计与实现

作者：王靖东北大学

学位级别：硕士

随着移动设备技术的进步与通信技术的革新,人们对随时随地访问互联网的需求越发迫切。传统网络已经不能满足需求,移动互联网应运而生。移动互联网的出现带来了新的商业模式,给各行各业带来了新的机遇与挑战。在移动互联网环境下,商家更... 详细信息

随着移动设备技术的进步与通信技术的革新,人们对随时随地访问互联网的需求越发迫切。传统网络已经不能满足需求,移动互联网应运而生。移动互联网的出现带来了新的商业模式,给各行各业带来了新的机遇与挑战。在移动互联网环境下,商家更加关注用户的行为,从而指导商户进行商业决策。本文提出了一种用户行为分析机制对用户的位置行为及其兴趣行为进行分析,具体过程如下。首先,一种基于时间窗口的轨迹挖掘算法被提出,用于从移动用户的位置移动记录中挖掘用户的移动轨迹。其次,引出了聚簇紧密度的定义,从而设计了一种改进的轨迹聚类算法来分析个体移动用户的移动行为。再次,为了更好地分析移动用户的群体移动行为,提出了一种可用于大规模轨迹数据聚类分析算法。此外,对移动用户的兴趣行为进行了分析——设计了一种基于朴素贝叶斯算法来分析个体移动用户的兴趣行为,并在此基础之上,设计了一种改进的朴素贝叶斯分类器用于解决各个主题下网页数量分布不均匀的问题。最后,基于MapReduce模型,设计了一种可分布式执行的朴素贝叶斯分类器用于大规模网页文档分类。以Hadoop平台为实验环境,对本文设计的移动用户行为分析机制进行验证。结果表明,该机制能够有效地分析出移动用户的位置行为和兴趣行为。此外,将移动用户位置分析机制和移动用户兴趣行为机制分别与经典密度聚类算法和经典朴素贝叶斯算法对比,本文提出的机制能够更加精确的分析出移动用户的位置和兴趣。

关键词：移动用户移动行为轨迹挖掘兴趣行为网页分类

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上班族轨道交通刷卡流量可视分析

计算机辅助设计与图形学学报 2018年第4期30卷 584-591页

作者：郭宗超李柯林王长波华东师范大学计算机科学与软件工程学院上海200062

由于轨道交通的便捷性,其已成为上班族的首选出行方式.为了从海量轨道交通刷卡数据中分析不同时段的交通流量变化和上班族群体的移动行为特征,提出交互式的可视分析系统.首先定义相关规则,以发现上班族居住地点和工作地点;然后通过流量... 详细信息

由于轨道交通的便捷性,其已成为上班族的首选出行方式.为了从海量轨道交通刷卡数据中分析不同时段的交通流量变化和上班族群体的移动行为特征,提出交互式的可视分析系统.首先定义相关规则,以发现上班族居住地点和工作地点;然后通过流量快照可视化视图,结合上班族的工作地点和居住地点分析不同时段的流量变化情况,其中,流量关系视图展示地铁站之间的流量变化和不同上班族的出行特征,流量时序视图展示整体地铁流量变化情况,便于用户分析工作日和非工作日的流量特征.最后,通过2个案例对该系统进行了验证.

关键词：地铁交通流量移动行为公共交通可视分析

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移动用户画像构建研究

现代情报 2016年第10期36卷 54-61页

作者：黄文彬徐山川吴家辉王军北京大学信息管理系北京100871

基站通信网络数据蕴含着丰富的移动用户行为,从移动用户频繁活动、规律行为以及移动速度3方面建构移动用户行为画像,可以为个性化服务提供更完整丰富的信息。在分析和挖掘某电信运营商3万位移动用户记录的基站数据的基础上,本文采用频... 详细信息

基站通信网络数据蕴含着丰富的移动用户行为,从移动用户频繁活动、规律行为以及移动速度3方面建构移动用户行为画像,可以为个性化服务提供更完整丰富的信息。在分析和挖掘某电信运营商3万位移动用户记录的基站数据的基础上,本文采用频繁模式挖掘、构建概率矩阵、计算熵等方法,从用户基站日志中所包含的地理位置信息中构建移动用户行为画像。研究结果表明,该画像模型可显示移动用户的频繁活动规律、周期性行为及出行方式,可作为分析移动用户群体行为及用户间交互行为的基础。

关键词：移动数据移动行为移动用户用户画像周期性行为频繁序列

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城市中私家车用户的出行行为研究

城市中私家车用户的出行行为研究

作者：胡勉湖南大学

学位级别：硕士

在大数据时代,利用车辆移动数据研究居民出行行为,有益于政府和交通管理部门制定科学合理的城市管理策略。目前大多数研究工作都集中于公共交通领域,对私家车数据的研究相对较少。本文以真实的私家车数据为基础,研究城市中私家车用户居... 详细信息

在大数据时代,利用车辆移动数据研究居民出行行为,有益于政府和交通管理部门制定科学合理的城市管理策略。目前大多数研究工作都集中于公共交通领域,对私家车数据的研究相对较少。本文以真实的私家车数据为基础,研究城市中私家车用户居民群体的出行行为,主要工作如下:为了从原始私家车数据集中获取到满足本项研究的基础数据,提出私家车数据集预处理框架对收集到的原始私家车数据集进行预处理。首先,提出以连续的几个冗余点均值替换所有冗余点的方法清洗GPS轨迹数据中的冗余数据;然后针对GPS轨迹中存在的噪声数据,通过启发式异常值剔除法消除噪声;最后,基于GPS轨迹数据和车辆行驶状态数据中对应时间信息,融合两种数据,获取私家车行程和停等点轨迹数据。为了掌握私家车用户的群体出行行为规律,提出基于用户出行基本属性统计的分析方法对私家车用户的出行行为进行研究。首先,通过对描述私家车用户出行移动行为,如移动距离等基本属性进行统计并分析统计结果,获得私家车用户出行的整体移动规律;其次,通过对描述私家车用户出行停等行为,如停等时长等基本属性进行统计并分析其统计结果,获得私家车用户群体出行的整体停等规律。与此同时,通过拟合重要属性移动距离、移动时长以及停等时长的概率密度,发现这些重要属性在工作日和周末分别服从不同的概率密度分布。为了判定私家车用户是否为有规律出行者,基于私家车用户的出行行为特征,本文提出一种半监督判定算法（TFC2-means）。算法分为分类模块和判定模块。在算法分类模块中,首先分别从单个用户的行程和停等点数据中依据特征提取公式计算获得私家车用户的出行行为特征。然后,从有标签样本中获得监督信息,即为训练过程添加约束,结合出行行为特征和约束信息划分私家车用户群体。在算法判定模块中,依据群体划分结果判定私家车用户是否为有规律出行者。实验结合真实的城市中的私家车出行数据,将TFC2-means与TAD算法比较,在准确率、查准率、召回率上分别提高了33%、19.07%和48%,验证了TFC2-means算法选取特征的合理性。将TFC2-means与传统K-means方法进行比较,在准确率、查准率、召回率上分别提高了12.5%、8.12%和22%。证明了TFC2-means算法约束添加的有效性。

关键词：出行行为分析数据预处理移动行为停等行为私家车用户判定

足球比赛时空特征指标构建与团队行为分析研究

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足球比赛时空特征指标构建与团队行为分析研究