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移动通信网络社会行为关联优化方法论文【摘要】随着移动通信技术的迅猛发展,移动运营商积累了海量的用户行为数据首先基于移动网络的多种数据源,结合通信用户行为的特点,通过时空关联分析的方法提出了一套通信用户停留分析的方法;随后在对用户进行停留分析的基础上,通过用户价值区域多维分析的方法挖掘出高价值区域的地理分布情况实践表明,基于通信数据的用户行为分析及用户价值区域特征分析对通信网络的建设、通信网络的建设与优化具有重要的现实意义和很大的应用价值【关键词】移动通信网;社会行为;联合优化【】TN9295【】A【】2095—2066(xx)14—0238—02随着通信技术的迅速发展,各种移动终端的出现,不仅提升了用户通信的便利性,同时也推动了网络和网络服务的发展网络服务即是服务网络中用户的行为,适应用户行为的网络体系才可以达到无线资源的最优化在网络发展的进程中,研究网络的社会属性及用户的行为特征是各种技术规范的移动网络融合进程的主要动力,这在促进业务广泛化、网络异构化、终端自组织的新一代网络体系中有着很大的作用移动通信网络的发展,伴随着用户对网络的需求或潜在需求,了解用户在网络中的行为及行为演变是网络规划设计和日常优化中的重中之重1移动通信网络社会行为关联优化体系框架11移动用户行为数据的获取技术移动网络的发展是以用户为中心的,用户是网络服务的目标,因此网络的优化和服务最终都是为用户的社会行为服务的因此有必要研究用户模型,根据研究情景相似度量和组合技术,为客户提供最好的服务
[1]在此基础上,研究移动情景存储技术,并开发移动情景管理中间件如图1所示,在充分分析移动情景管理需求的基础上,研究微内核移动情景管理中间件功能模型情景管理组件负责从海量文档库中找到用户更满足需要的信息,并将搜索结果返还给用户12用户行为建模及个性挖掘技术用户个性的抽取包括两个方面
①从用户的无线通信上下文记录中抽取;
②从用户的兴趣文本中抽取从用户兴趣文本中提取关键特征以表示该文本,接下来对这种特征的相关向量进行分析,在分类的要求之下选择用户感兴趣的类别信息,并使用相关的语义库对针对的兴趣信息进行扩展,在此基础上联想出同义词和相关词根据用户自己的兴趣信息类别将通信上下文以及兴趣上下文的特征向量一起保存,在这种个性化的保存过程中,可以使用用户个性的自适应学习算法...。