利用移動網(wǎng)絡數(shù)據(jù)的人類時空行為分析及建模研究.pdf_第1頁
已閱讀1頁,還剩198頁未讀, 繼續(xù)免費閱讀

下載本文檔

版權說明:本文檔由用戶提供并上傳,收益歸屬內(nèi)容提供方,若內(nèi)容存在侵權,請進行舉報或認領

文檔簡介

1、隨著移動技術的快速發(fā)展,人類通信的方式向便攜式和多樣化的方向發(fā)展,種類豐富的移動應用在滿足了人們通信、休閑、社交等日常需求的同時,也積累了海量的移動網(wǎng)絡數(shù)據(jù)。這些數(shù)據(jù)有的直接記錄了用戶的移動位置和服務使用行為,有的間接記錄了行為發(fā)生時的周邊環(huán)境和社交關系。本研究利用被動采集的方法,收集了不同空間尺度下的移動網(wǎng)絡數(shù)據(jù),并從時間和空間兩個基本維度出發(fā),對個體和群體粒度上的人類時空行為模式和規(guī)律進行分析和建模研究。本研究中提出的系統(tǒng)化的量化、

2、分析和建模方法,不僅在疾病傳播、城市管理、移動網(wǎng)絡優(yōu)化等方面具有直接的應用價值,而且對揭示人類時空行為的統(tǒng)計規(guī)律、網(wǎng)絡科學、以及行為科學等理論研究具有一定的貢獻。具體來講,該研究的成果可歸納為以下四個方面:
  本文采集并收集了三種不同空間尺度下的移動網(wǎng)絡數(shù)據(jù),包括校園WiFi網(wǎng)絡、城市和國家移動網(wǎng)絡,并基于此提出了時空數(shù)據(jù)質量的客觀評估和提升方法。首先,從數(shù)據(jù)記錄的準確性、采集時間的連續(xù)性、以及空間分布的合理性出發(fā),本文提出一種

3、結合時空數(shù)據(jù)點局部特征信息和用戶軌跡全局特征的數(shù)據(jù)質量量化方法。在該方法中,局部質量信息從單個數(shù)據(jù)點的動態(tài)和靜態(tài)兩個層面進行刻畫,突破了傳統(tǒng)方法中單純對動態(tài)特征(如移動速度)的依賴,因此對數(shù)據(jù)質量的刻畫更加準確。進一步,用戶的移動軌跡特征代表了全局的數(shù)據(jù)質量信息,我們基于軌跡中連續(xù)采集點的時空分布異質性,并結合單個數(shù)據(jù)點的平局質量水平,從而克服了傳統(tǒng)信息熵的方法誤差較大的缺陷。
  本文對傳統(tǒng)個體微觀模式和宏觀統(tǒng)計模式進行了擴展,

4、提出了介觀行為模式的概念,并對介觀模式的提取算法、實證分析、以及新型個體移動模型進行了系統(tǒng)性研究。首先,從時空耦合的角度出發(fā),提出了個體介觀時空行為模式的概念,這種模式不僅保留了行為序列中的基本特征,而且方便從時空結構角度對移動行為進行挖掘。為了從大量軌跡記錄中得到介觀模式,我們提出了拓撲和屬性結合的圖相似匹配算法,結合群組內(nèi)不同個體行為之間的相似性,提取出了屬于不同群組的顯著介觀行為模式,并和傳統(tǒng)的移動模序分析進行了比較研究?;诘玫?/p>

5、的介觀時空行為模式,提出了一種魯棒性更好的個體移動性模型,即流涌現(xiàn)模型。由于該模型建立在機遇資源的空間分布和干擾機遇的框架之上,從而摒棄了傳統(tǒng)模型中微觀和宏觀統(tǒng)計一致的假設,為連接微觀移動模式挖掘和宏觀統(tǒng)計分析提供了基礎。
  通常人類時空行為的規(guī)律性,既表現(xiàn)在個體粒度上的地點偏好,也表現(xiàn)在群體粒度上的“潮汐效應”。由于介觀模式體現(xiàn)了個體行為的時空特征,因此我們進一步對群體行為的時空關聯(lián)關系進行了分析和建模研究。首先,我們利用協(xié)方

6、差方程對群體的時空依賴關系進行描述,分別從時間和空間維度對群體行為的統(tǒng)計特征進行度量。其次,由于傳統(tǒng)的群體時空行為研究基于單一的數(shù)據(jù)源,所得出的結論往往在另一個數(shù)據(jù)集上難以復現(xiàn);因此本文采集了多空間尺度(包括校園、城市、國家)下的群體移動行為數(shù)據(jù),對群體的時空行為規(guī)律在空間上作橫向和縱向比較,從而使群體行為的分析結論更加可靠。最后,基于所觀測到的群體時空關聯(lián)關系,在考慮空間不同區(qū)域差異性的前提下,本文提出了基于蓋內(nèi)特方程的群體行為模型,

7、并利用城市尺度下的人群分布預測對模型性能進行了驗證和分析。
  本文將物理空間的移動行為和網(wǎng)絡空間的參與行為在形式上進行了統(tǒng)一,利用服務類型序列代替空間位置序列,對移動用戶的參與行為模式進行挖掘。首先,針對移動用戶參與網(wǎng)絡服務的時空行為,提出一種基于被動測量的行為識別算法。通過與客戶端采集的基準數(shù)據(jù)進行比較,該算法能夠在大規(guī)模的用戶網(wǎng)絡行為監(jiān)測中表現(xiàn)出較好的性能。其次,通過量化用戶參與行為的重要指標,建立了參與行為和底層網(wǎng)絡性能之

溫馨提示

  • 1. 本站所有資源如無特殊說明,都需要本地電腦安裝OFFICE2007和PDF閱讀器。圖紙軟件為CAD,CAXA,PROE,UG,SolidWorks等.壓縮文件請下載最新的WinRAR軟件解壓。
  • 2. 本站的文檔不包含任何第三方提供的附件圖紙等,如果需要附件,請聯(lián)系上傳者。文件的所有權益歸上傳用戶所有。
  • 3. 本站RAR壓縮包中若帶圖紙,網(wǎng)頁內(nèi)容里面會有圖紙預覽,若沒有圖紙預覽就沒有圖紙。
  • 4. 未經(jīng)權益所有人同意不得將文件中的內(nèi)容挪作商業(yè)或盈利用途。
  • 5. 眾賞文庫僅提供信息存儲空間,僅對用戶上傳內(nèi)容的表現(xiàn)方式做保護處理,對用戶上傳分享的文檔內(nèi)容本身不做任何修改或編輯,并不能對任何下載內(nèi)容負責。
  • 6. 下載文件中如有侵權或不適當內(nèi)容,請與我們聯(lián)系,我們立即糾正。
  • 7. 本站不保證下載資源的準確性、安全性和完整性, 同時也不承擔用戶因使用這些下載資源對自己和他人造成任何形式的傷害或損失。

評論

0/150

提交評論