基于用户行为模型的客流量分析与预测

摘要：

为了预测无线城市接入中商圈的短时客流量,通过分析顾客购物行为模式,提出了一种基于停留时间和区间活跃度的身份识别方案,用于区分工作人员和顾客;采用二元线性回归方法对停留时间和活跃次数进行置信水平为95％的拟合,分析了不同拟合参数对预测的影响.实验结果表明:停留时间和活跃度用于区分身份信息合理有效,且在时间阈值为3小时,活跃度阈值为2次时,用小波神经网络预测效果最好.

关键词：停留时间、活跃度、身份识别、小波神经网络、预测

所属期刊栏目：24

分类号：TN9;TP3

资助基金：江苏省科技支撑计划BE2011173

在线出版日期：2015-05-08（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共5页

页码：275-279