基于大規(guī)模手機(jī)感知數(shù)據(jù)的用戶特性挖掘.pdf

1、智能手機(jī)逐漸成為人們?nèi)粘Ｉ钪胁豢苫蛉钡囊徊糠帧Ｗ鳛橹悄苁謾C(jī)的主體，用戶在頻繁使用手機(jī)的過程中產(chǎn)生了大量的個(gè)人歷史數(shù)據(jù)。這些歷史數(shù)據(jù)可以概括為以下幾種:1）位置信號(hào)，通過GPS、手機(jī)信號(hào)塔、WiFi等方式獲取的地理位置信息;2)使用信號(hào)，記錄了用戶在何時(shí)何地使用了手機(jī)做了什么;3）社交信號(hào)，隱含在CDR(call detail record)，GPS,WiFi/藍(lán)牙連接以及通訊錄等數(shù)據(jù)里;4）個(gè)人行為信號(hào)，通過加速度、陀螺儀、相機(jī)等傳感

2、器獲取?？紤]到智能手機(jī)經(jīng)常被同一個(gè)用戶使用，這些歷史數(shù)據(jù)隱含了很多與用戶相關(guān)的個(gè)性化信息，例如性別，年齡，職業(yè)，婚姻狀況等，也在一定程度上反應(yīng)了用戶的生活習(xí)慣和興趣愛好。智能手機(jī)為推測用戶屬性與特征、理解用戶提供了新的信息渠道。
　　通過智能手機(jī)感知數(shù)據(jù)理解用戶不僅有商業(yè)價(jià)值，并且可以幫助用戶更好地理解自己。首先，通過智能手機(jī)感知數(shù)據(jù)理解用戶有很強(qiáng)的商業(yè)價(jià)值，可以用來改善設(shè)備，應(yīng)用和服務(wù)。例如，通過理解用戶的興趣愛好、屬性等基本信

3、息更好地提高應(yīng)用的個(gè)性化，例如，個(gè)性化網(wǎng)頁搜索和個(gè)性化推薦，進(jìn)而提高商業(yè)利益。其次，通過手機(jī)記錄的數(shù)據(jù)來理解用戶可以幫助用戶更全面更客觀地了解自己。手機(jī)記錄的一些行為信息可以幫助用戶去客觀的了解自己，也幫助他們發(fā)現(xiàn)自己不了解的一面。另外，人們的記憶能力是有限的，而手機(jī)的記錄是無限的，可以持續(xù)長時(shí)間的記錄用戶的行為信息，從而幫助用戶全面地理解自己。用戶更全面地理解自己，可以幫助用戶改善不健康的生活習(xí)慣等，從而提高生活質(zhì)量。
　　本文

4、基于真實(shí)的手機(jī)感知數(shù)據(jù)，以理論研究為基礎(chǔ)，著重從位置信息、手機(jī)App的安裝信息以及手機(jī)app的使用信息等三個(gè)方面來理解用戶的移動(dòng)性、生活模式、興趣偏好及習(xí)慣等特性。考慮到移動(dòng)信息揭示了用戶在日常生活中“何時(shí)”“何地”的基本要素，首先通過匿名WiFi掃描列推測用戶的動(dòng)態(tài)屬性，移動(dòng)性;其次，試圖通過手機(jī)App安裝列表挖掘用戶的靜態(tài)屬性，例如年齡、性別、興趣、偏好等;最后，通過手機(jī)App的使用信息去綜合理解用戶之間的相似性和差異性，并發(fā)現(xiàn)多個(gè)

5、用戶群體的存在。具體研究內(nèi)容與意義描述如下:
　　(1)基于匿名WiFi掃描列表的用戶移動(dòng)模式分析
　　首先，試圖從匿名的WiFi掃描列表里推測用戶的移動(dòng)軌跡，并在此基礎(chǔ)上發(fā)現(xiàn)用戶的生活方式。在WiFi掃描列表里提取出駐留地點(diǎn)之后，利用圖論知識(shí)給每個(gè)用戶建立了移動(dòng)圖，以描述他/她的移動(dòng)軌跡。在用戶的移動(dòng)圖里，通過社群檢測的方法推測出用戶的活動(dòng)區(qū)域。在發(fā)現(xiàn)的活動(dòng)區(qū)域的基礎(chǔ)之上，定義了活躍性和多樣性兩個(gè)指標(biāo)來衡量用戶的移動(dòng)性。除

6、此之外，識(shí)別出家庭和工作地點(diǎn)兩個(gè)重要的地點(diǎn)，并學(xué)習(xí)用戶在家和工作地點(diǎn)方面的生活習(xí)慣，例如，某個(gè)用戶在家待的平均時(shí)長，晚上外出的活躍性，分別在工作日和周末的工作時(shí)長等。在Device Analyzer數(shù)據(jù)集上驗(yàn)證了我們的方法，其中Device Analyzer數(shù)據(jù)及包含了17，000多個(gè)用戶詳細(xì)的手機(jī)使用信息。
　　(2)基于手機(jī)App安裝列表的用戶屬性挖掘
　　除了推測用戶的動(dòng)態(tài)屬性，移動(dòng)性，還試圖通過手機(jī)app安裝列表挖掘

7、用戶的靜態(tài)屬性，例如，性別、年齡、興趣、偏好等。嘗試通過用戶的手機(jī)App安裝列表去挖掘用戶的屬性。提出基于特定屬性的表征方法來描述用戶的特性，并且對手機(jī)app與特定的屬性之間的關(guān)系進(jìn)行建模。為了驗(yàn)證我們的方法，在一個(gè)包含100，000多用戶的手機(jī)App列表的數(shù)據(jù)集上做了很多實(shí)驗(yàn)。我們的方法對于12個(gè)預(yù)定義的用戶屬性，平均等錯(cuò)誤率為16.4％。據(jù)所知，這是第一個(gè)通過手機(jī)App安裝列表來挖掘用戶屬性的工作。
　　(3)基于手機(jī)App使