移动互联网已经成为人们日常生活的重要组成部分,用户在手机上的Apps使用行为全面反映了用户的行为模式和生活习惯。某移动运营商向实验室提供了十万名真实用户Apps网络请求日志,日志记录了用户使用Apps的时间、位置和请求的网络资源。本课题对这批大数据进行深度分析和挖掘,揭示移动用户的行为规律并构建用户画像,以提供精准的个性化推荐服务,服务于智慧城市的建设。核心研究问题包括:1)移动行为的规律;2)Apps使用行为的特点;3)Apps使用行为与移动行为的关系;4)全面的移动用户画像属性。目前取得的成果有:

  • 在移动行为规律方面,移动用户呈现较高的规律性,比如周期性出现在有限的地点;通过分析用户的移动路径和速度,可以得出用户的日常活动规律;对用户的移动行为进行聚类,可以分析城市不同地理区域的特征。
  • 在Apps使用方面,用户使用Apps的时长反映出用户的Apps偏好;从Apps使用组合的角度,可以看出Apps使用呈现独占、组合和排斥等规律,这些规律有助于优化个性化服务推荐。
  • 对个体画像不同属性进行聚类可以得到不同方面的群体行为特征,如出行习惯等。
  • 黄文彬, 吴家辉, 徐山川, 王军. 数据驱动的移动用户行为研究框架与方法分析[J]. 情报科学, 2016, 34(7)
  • 黄文彬, 徐山川, 马龙, & 王军. (2015). 基于通信数据的移动用户行为分析. 现代图书情报技术, Vol. 31 (5): 80-87.


  >>>学术成果 

【学位论文】

  1. 徐山川. 基于移动数据分析的用户画像研究[D]. 北京: 北京大学, 2015 (硕士毕业论文)
  2. 吴家辉. 移动用户使用APPs偏好组合研究[D]. 北京: 北京大学, 2016 (硕士毕业论文)
  3. 庞江舸. 基于移动通信数据的地理区域特征研究[D]. 北京: 北京大学, 2016 (本科毕业论文)

【学术论文】

  1. 徐山川. 基于移动数据分析的用户画像研究[D]. 北京: 北京大学, 2015 (硕士毕业论文)
  2. 吴家辉. 移动用户使用APPs偏好组合研究[D]. 北京: 北京大学, 2016 (硕士毕业论文)
  3. 庞江舸. 基于移动通信数据的地理区域特征研究[D]. 北京: 北京大学, 2016 (本科毕业论文)