基于移动社交环境的用户行为最优关联预测

摘要：

提出了一种基于移动社交环境的用户行为多重分析与最优预测算法.首先,针对目标用户所属的各个社交群组,分别建立基于代表度的最优化模型,选择出任一社交群组内最具代表的关联用户,以分析目标用户在不同社会属性下的业务行为;特别地,代表度由基于Kendall系数的相似度和基于交互统计的交互度联合构成;其次,借助Apriori理论分别对目标用户和各最具代表的关联用户进行关联分析,并提出基于最小二乘模型的加权融合方法,以最优地融合上述关联分析结果且实现用户行为的精准预测.仿真结果验证了该算法的有效性.

关键词：移动社交环境、行为分析、行为预测、关联分析、最小二乘模型

所属期刊栏目：40

分类号：TP181(自动化基础理论)

资助基金：国家自然科学基金项目61471203;江苏省"六大人才高峰"项目RJFW-024;江苏省"青蓝工程"项目2016;南京邮电大学"1311"人才计划项目2015;通信与网络技术国家工程研究中心开放课题项目TXKY17002;江苏省计算机信息处理技术重点实验室开放课题项目KJS1518;国家科技重大专项项目2012ZX03001008-003

在线出版日期：2018-03-09（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共7页

页码：50-56