移動(dòng)通信網(wǎng)絡(luò)中同一自然人的識(shí)別方法研究.pdf

1、隨著移動(dòng)通信技術(shù)的不斷發(fā)展，越來(lái)越多的人使用手機(jī)等移動(dòng)通訊工具相互聯(lián)系。由于有些人從甲地到乙地工作或上學(xué)，或者為了享受移動(dòng)通信運(yùn)營(yíng)商為新用戶提供各種優(yōu)惠，他們會(huì)經(jīng)常更換手機(jī)號(hào)碼。用戶每更換一次手機(jī)號(hào)碼，運(yùn)營(yíng)商關(guān)于該用戶的各方面信息就需要重新計(jì)算和積累，不利于運(yùn)營(yíng)商分析業(yè)務(wù)對(duì)象特征，因此如果能將多個(gè)手機(jī)號(hào)碼歸屬到同一自然人，則有利于運(yùn)營(yíng)商分析用戶使用習(xí)慣，為其提供更加個(gè)性化的服務(wù)。
　　針對(duì)移動(dòng)通信網(wǎng)絡(luò)中同一自然人的識(shí)別問題，也就是

2、多電話號(hào)碼歸屬同一自然人的問題，本文首先使用基于社交網(wǎng)絡(luò)的拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)相似性的方法進(jìn)行了識(shí)別?；谏缃痪W(wǎng)絡(luò)理論，介紹了基于節(jié)點(diǎn)局域結(jié)構(gòu)相似性、基于鏈接權(quán)重的節(jié)點(diǎn)局域相似性、融合節(jié)點(diǎn)和社團(tuán)結(jié)構(gòu)相似性、以及融合鏈接權(quán)重和社團(tuán)結(jié)構(gòu)相似性四種識(shí)別算法。在以上理論分析的基礎(chǔ)上，基于Python語(yǔ)言以及NetworkX和Matplotlib算法庫(kù)進(jìn)行了程序編寫、數(shù)據(jù)分析和算法實(shí)現(xiàn)。最終的實(shí)證結(jié)果表明，本文提出的基于融合鏈接權(quán)重和社團(tuán)結(jié)構(gòu)相似性的識(shí)別算法

3、取到了很好的識(shí)別效果，具有一定的創(chuàng)新性。
　　其次，本文提出了兩種基于信息融合的移動(dòng)通信網(wǎng)絡(luò)中同一自然人的識(shí)別算法，一種是基于參數(shù)搜索的方式，另一種是采用支持向量機(jī)的機(jī)器學(xué)習(xí)框架?；趨?shù)搜索方法信息融合的同一自然人識(shí)別，由于考慮了消失用戶和新增用戶在屬性特征、網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)和交互行為三個(gè)方面的綜合相似性，采用了多參數(shù)空間搜索的方法，可降低單一特征方式的不全面性和某一維度數(shù)據(jù)缺失的局限性，具有較高的準(zhǔn)確率。最后，本文提出了一種基于支持向

4、量機(jī)的機(jī)器學(xué)習(xí)框架，融合了節(jié)點(diǎn)局域結(jié)構(gòu)的相似性、共同鄰居的加權(quán)相似性、社團(tuán)結(jié)構(gòu)相似性、節(jié)點(diǎn)的屬性相似性以及節(jié)點(diǎn)之間進(jìn)行信息交流的時(shí)間域相似性，取得了最佳的識(shí)別效果。
　　本研究提出的算法較好解決了移動(dòng)通信網(wǎng)絡(luò)中同一自然人的識(shí)別問題，具有一定的商業(yè)價(jià)值。一方面本文的技術(shù)解決方案可以使移動(dòng)網(wǎng)絡(luò)運(yùn)營(yíng)商能更好地評(píng)估每個(gè)用戶的商業(yè)價(jià)值，也可以幫助他們估計(jì)潛在用戶的數(shù)量，制定吸引新用戶的策略。另一方面，本文方法也可以幫助運(yùn)營(yíng)商利用已有的用戶大