基于時間的用戶移動模式挖掘研究.pdf

1、大多數移動用戶在現實生活中的移動行為都有一定規(guī)律，如果對其移動日志進行研究，將會找到這些規(guī)律，我們稱之為用戶移動模式。用戶移動模式在移動通信網絡規(guī)劃設計、移動性管理及基于位置管理的服務領域都有非常重要的作用。如果將用戶移動模式和其他數據信息結合起來，如商務信息，可以發(fā)現用戶的行為模式，能夠為用戶提供基于地點和時間多變性的更加個性化的服務。目前，隨著移動通信技術與計算機技術的飛速發(fā)展，實現了對移動對象進行跟蹤定位，從而在移動計算環(huán)境中產生

2、了大量的、動態(tài)變化的用戶移動的時空數據，這些移動日志就是我們研究的對象。 數據挖掘技術日趨成熟，已經成為用戶移動模式挖掘的一種重要工具。數據挖掘就是從大量有噪聲、不完整、甚至是不一致數據集中發(fā)現有意義的模式知識。序列模式挖掘是數據挖掘中一種重要的方法，自從R.Agrawal和R.Srikant在1995年提出該方法以來，國內外學者對其進行了大量的研究并提出了很多算法。用戶移動模式與序列模式雖然有相似的地方，但是又有其特性，因此序

3、列模式挖掘的方法不能直接用于挖掘用戶移動模式。目前關于用戶移動模式挖掘的研究有了一定進展，但是大部分研究沒有充分考慮時間因素，而是簡單的把時間作為形成用戶移動序列的依據，在挖掘出來的模式和移動性預測上沒有考慮時間因素，而在現實生活中用戶的移動與時間有非常密切的關系。本文首先概述了數據挖掘和序列模式挖掘的相關知識，接著介紹了移動計算環(huán)境中用戶移動性管理和用戶移動模式挖掘的相關算法，然后分析了不考慮時間因素的用戶移動模式挖掘的一些缺陷，分析