用戶行為數(shù)據(jù)的交互式可視挖掘方法研究.pdf

1、不同地區(qū)的成百上千萬用戶在不斷地消費、生產(chǎn)和傳播海量且高度多樣化的異構(gòu)數(shù)據(jù)，大至涉及全球范圍的虛擬社交媒體數(shù)據(jù)，小至單一城市中的居民出行數(shù)據(jù)。隨著技術(shù)的快速發(fā)展，人們所生產(chǎn)的數(shù)據(jù)將持續(xù)增長，數(shù)據(jù)格式愈加的多樣化，數(shù)據(jù)也將愈加的開放和容易獲取。分析和洞察用戶行為數(shù)據(jù)，并深入地理解用戶行為在時間和空間上的模式和規(guī)律，給眾多領(lǐng)域如商業(yè)、媒體、政務以及學術(shù)研究均帶來了新的機遇和挑戰(zhàn)。
　　用戶行為數(shù)據(jù)的分析存在諸多挑戰(zhàn)和困難，首先用戶行為

2、數(shù)據(jù)是多維度且多層次的，其往往涉及多個維度如時間、空間以及其他數(shù)值型或文本形式內(nèi)容等，且因時、因地和因人而異。不同的空間和時間粒度/跨度的分析往往會得到不同的結(jié)果。其次，用戶行為的規(guī)律和模式不是一成不變的，而是會隨著時間而動態(tài)變化；此外，用戶行為在演化過程中不僅僅是獨立的，行為之間會存在不同程度上的交互和影響。再次，用戶行為數(shù)據(jù)往往涉及海量用戶以及海量行為記錄，如何高效地、實時地、穩(wěn)定地存儲、處理以及分析上述數(shù)據(jù)顯得尤為重要。最后，上述

3、復雜的、多維度、多層次動態(tài)變化的用戶行為，往往難以進行及時實時有效的跟蹤、分析和理解。
　　可視分析作為一門跨學科的領(lǐng)域，其采用了交互式可視化，并將用戶的專業(yè)知識和推理能力與傳統(tǒng)的數(shù)值化數(shù)據(jù)挖掘模型分析結(jié)合起來，實現(xiàn)復雜海量數(shù)據(jù)的有效分析，幫助用戶發(fā)現(xiàn)隱藏在數(shù)據(jù)中有價值的信息。本學位論文旨在利用數(shù)據(jù)可視分析方法，以數(shù)據(jù)挖掘和數(shù)據(jù)交互式可視化為研究主線，通過研究用戶行為數(shù)據(jù)在時間、空間和時空維度下的特征，圍繞用戶行為數(shù)據(jù)建模、可視化

4、、交互式可視分析系統(tǒng)設(shè)計和評估等問題展開了相關(guān)研究。本文的主要研究內(nèi)容和貢獻概括如下：
　　1.提出了一新穎的話題競合模型，其可以定量地描述用戶在社交媒體上所發(fā)表話題之間的時序競合交互作用以及話題領(lǐng)袖對這一相互作用的貢獻。該模型將話題交互這一過程視為話題的延續(xù)性效應、競合吸引效應和競合轉(zhuǎn)移效應的結(jié)合。在可視化方面，提出了一新穎的時序可視化方法EvoRiver，其可將時變、多維的話題交互數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為可交互的可視化形式，幫助分析師研究社

5、交媒體上話題競合過程中的動態(tài)變化。
　　2.提出了用于定量衡量社交媒體上用戶所發(fā)表信息在大規(guī)模時空維度上傳播過程的數(shù)學模型（動態(tài)SGM）,該模型同時考慮了信息在大規(guī)模時空維度上傳播的重要因素即地理距離、文化相似性和語言相似性，以及時序近因效應，幫助我們更全面了解信息時空傳播過程中的復雜動態(tài)變化。在可視化方面，提出了一新穎的時空數(shù)據(jù)可視化方法SocialFlow，用于展示和探索社交媒體上信息時空傳播的復雜動態(tài)過程。
　　3.提

6、出了直觀的、“就地”無遮擋的嵌入可視化方法，允許空間上下文在被保留的前提下探索城市尺度上的用戶時空行為數(shù)據(jù)模式，本方法無縫地將時序圖和地圖集成于同一顯示空間中，實現(xiàn)時空數(shù)據(jù)的無遮擋可視探索。此外，我們實施了一系列系統(tǒng)性的工作以研究與該方法息息相關(guān)的多種設(shè)計問題如時間方向編碼；
　　4.針對上述方法，完成了基于真實社交媒體大數(shù)據(jù)和城市交通大數(shù)據(jù)的案例分析，從中挖掘了有關(guān)社交媒體上話題競合動態(tài)變化、信息時空傳播以及城市居民出行規(guī)律等深