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《地球信息科学学报》 2017年08期
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手机用户上网时段的混合Markov预测方法

方志祥  于冲  张韬  冯明翔  倪雅倩  
【摘要】:手机用户上网时段研究与预测对手机用户行为与模式分析、网络服务内容设计、网络黏性与心理、移动互联商业智能等具有重要意义。本文结合Markov模型和关联规则模型,提出一种手机用户上网时段的混合Markov预测方法——Lift-Markov(LM)方法,并采用中国某城市4G手机用户流量上网产生的流量收费数据进行实验验证与分析。研究发现:该实验区域37.66%的手机用户个体存在明显的以天为周期的周期性特性;本文所提出的LM方法在10、20、30、40、50、60 min间隔时的平均预测准确率都优于Markov模型和Mostvalue模型,其中在60 min间隔时能达到79.75%的平均准确率,优于Markov模型(74.64%)和Mostvalue模型(64.44%);LM方法的预测准确率分布相比于其他2种模型都要窄,而且密度分布峰值最高、标准差最小,说明本文方法对人群的上网时段预测准确率较为集中与稳定,具有较好的预测性能。
【作者单位】武汉大学测绘遥感信息工程国家重点实验室;地球空间信息技术协同创新中心;中国移动通信集团湖北有限公司业务支撑中心;
【基金】:国家自然科学基金项目(41231171、41371420) 湖北省青年英才开发计划 武汉大学自主科研项目拔尖创新人才类资助项目(2042015KF0167)
【分类号】:O211.62;TN929.53
【正文快照】:
1引言手机位置大数据已成为人类移动模式识别与预测[1-3]、城市与社会感知[4-6]、交通与城市规划[7]、商业智能[8]、时空行为与传染病防控[9]等研究领域的重要数据源,在空间数据与时空行为挖掘、商业领域智能分析应用等方面都起着重要的作用。除了空间行为之外,网络空间行为也

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