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面向移动社交网络的用户关系强度并行挖掘算法研究

面向移动社交网络的用户关系强度并行挖掘算法研究

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作者：朱一波南京师范大学

学位级别：硕士

近年来,在定位技术和通信技术发展的双重推动下,社交网站、应用、媒体的迅速扩散和基于位置的服务的迅速崛起催生了移动社交网络,为社交网络的挖掘提供了新的研究视角和思路。社交网络挖掘既是一个新兴而又热门的研究领域,同时也是多学... 详细信息

近年来,在定位技术和通信技术发展的双重推动下,社交网站、应用、媒体的迅速扩散和基于位置的服务的迅速崛起催生了移动社交网络,为社交网络的挖掘提供了新的研究视角和思路。社交网络挖掘既是一个新兴而又热门的研究领域,同时也是多学科交叉的研究领域。用户关系强度挖掘是社交网络挖掘的一个重要研究内容,可以广泛的应用于用户隐私保护、社会化推荐、微博情感分析、网络信息传播研究、舆情监控和研判等领域。本文研究了移动社交网络中的用户关系问题,提出了面向移动社交网络的用户关系强度并行挖掘算法,创新点如下。1.提出了一种基于特征赋权的用户交互强度计算方法UISFW(User Interaction Strength computing algorithm based on Features Weighting),提取蕴含了交互行为和交互模式信息的交互特征计算用户交互强度,并对不同交互特征赋予了不同的权重,体现了不同交互特征对交互强度的影响程度。2.提出了一种用户频繁移动模式并行挖掘算法PAUFMP(a Parallel Algirithm for mining User Frequent Moving Patterns with time-constraints),借助序列模式挖掘方法发现用户频繁移动模式,同时考虑了时间和空间因素,适用于海量时空数据的挖掘。3.提出了一种面向移动社交网络的用户关系强度并行挖掘算法PMAURS(a Parallel Mining Algorithm of User Relationship Strength for mobile social network),结合了移动社交网络中用户交互数据和轨迹数据的特点,从规律性的交互模式和频繁移动模式中挖掘用户关系强度。4.提出了基于用户关系强度的用户分组方法EquiGroup、NormGroup和ExpoGroup,将定性分析和定量分析、离散表示和连续表示两两结合起来,同时体现用户之间的社会关系和亲密程度。通过一系列相关实验表明,本文提出的面向移动社交网络的用户关系强度并行挖掘算法的准确率和排序效果与真实结果有着很高的一致性;同时,用户分组方法能够准确体现不同场景中用户间的社会关系和亲密程度。本文对移动社交网络中用户关系强度挖掘算法的研究真实有效,具有一定价值。

关键词：移动社交网络基于位置的服务交互强度频繁移动模式用户关系强度挖掘用户分组并行化

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基于运营商大数据的用户移动性与行为分析应用

基于运营商大数据的用户移动性与行为分析应用

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作者：李泽捷北京邮电大学

学位级别：硕士

在过去的几年时间里,中国的移动电话用户数量显著增加。根据工业和信息化部发布的《2018年通信业统计公报》显示,截至2018年底,中国三大运营商手机用户总数已达15.7亿。与此同时,移动通信服务的类型也在不断向多元化目标迈进。尤其是随... 详细信息

在过去的几年时间里,中国的移动电话用户数量显著增加。根据工业和信息化部发布的《2018年通信业统计公报》显示,截至2018年底,中国三大运营商手机用户总数已达15.7亿。与此同时,移动通信服务的类型也在不断向多元化目标迈进。尤其是随着5G时代的来临,传统的移动通信网络不能满足新一代网络的需求,在时延、区域业务容量、传输速率和资源利用率等方面都存在可改善的空间。受到有限的系统资源以及现有网络架构的限制,需要充分运用由数量庞大的移动电话用户群体所产生的海量移动通信数据,进行用户的区域内频繁移动模式分析和移动性预测研究,并运用移动性分析和预测的结果解决5G网络中系统资源利用率的瓶颈问题。通过使用基于用户移动性预测的资源调度方案,可以有效解决上述问题。运用运营商大数据对用户的移动性进行建模分析,探究移动性时空分布规律,之后通过改进的挖掘算法总结用户的频繁移动模式;通过建立基于时空特性的RNN模型对用户移动性进行预测,并将其应用到5G网络切片资源调度方案中。研究的主要内容如下:首先,为了探究人群移动的规律特性,为移动性预测提供理论支持与参考,使用常用的用户移动性分析方法,分别从群体和个体两个角度对用户的空间分布、移动距离、回旋半径以及停留时间进行了分析,结果显示,群体用户的移动距离和回旋半径分布近似符合带有指数截断的幂律分布,个体的移动特性均不符合。其次,为进一步探究用户个体的移动规律,结合电子地图中的兴趣点信息,对不同基站的覆盖区域进行了功能划分,使密集城区被分为不同的功能区,以此对用户的移动轨迹进行语义化建模。然后使用一种改进后的挖掘算法对用户个体在不同功能区内的频繁移动模式进行了挖掘,进一步验证了用户群体移动性在宏观层面具有一定的共性。最后,为解决5G网络中系统资源利用率的瓶颈问题,使用基于时空特性的RNN对用户位置进行预测,并将其应用到以功能区热度区分不同优先级的5G网络切片资源调度方案中。通过实验证明,与其它方案相比,该方案可以有效提高系统资源的利用率,资源瓶颈问题得到解决。文中所做的工作在城市通信网络部署、市政规划以及道路流量控制等领域均具有一定价值。

关键词：移动通信移动性频繁移动模式资源调度网络切片

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