数据驱动的移动用户行为研究框架与方法分析  

Data-driven Mobile User Behavior Analysis Framework and Methods

作　　者：黄文彬[1] 吴家辉[1] 徐山川[1] 王军[1] 

机构地区：[1]北京大学信息管理系,北京100871

出　　处：《情报科学》2016年第7期14-20,40,共8页Information Science

基　　金：国家自然科学基金(71373015)

摘　　要：随着智能设备的高度普及化,移动用户产生了海量移动数据。数据驱动的移动用户行为还原与挖掘,能够为用户提供深度个性化服务,成为数据挖掘的热点之一。相关研究的目的和方法差异较大并缺乏统一的研究框架,本文在2005-2015年间发表在国内外重要期刊和会议上的相关文献中筛选出近50篇有关键影响的论文,经过系统梳理和分析,建构了数据驱动的移动用户行为研究框架,主要包括：移动数据的类型、移动用户行为模式分析、移动用户画像的建构和移动用户画像的深度应用。并且系统梳理了移动用户行为研究的方法,总结了当前研究的主要难题和研究方向。Mobile users have produced massive mobile data in the recent years because of the frequent use of mobile devices. Mining mobile user behavior in data-driven manner can provide personalize service, which becomes popular in data mining. Related researches differ in goals and methods, without unified research framework. Reviewing about 50 important papers published on core journals and conference in 2005-2015, a framework for data-driven mobile user behavior analy- sis is proposed, including types of mobile data, mobile user behavior pattern analysis, mobile user profiling and advanced application. Finally, technologies used in mobile user behavior analysis are classified and challenges are highlighted.

关 键 词：移动数据挖掘 移动用户行为分析 用户行为模式挖掘 

分 类 号：G252.0[文化科学—图书馆学]