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基于无线感知的用户群体画像的研究

田继伟  
【摘要】:随着各种互联网技术和应用的快速发展,用户画像技术已经成为了学术界和工业界的研究热点,并得到了非常广泛的应用。与此同时,高校无线网络的建设和发展也逐渐完善,由此产生了大量用户接入数据。研究基于无线感知的用户群体画像是发展必然,具有非常重要的理论和现实意义。在无线网络下的用户群体画像的研究中,用户位置是最为重要的特征。所以,针对采集的数据,本文首先提出了一种基于PU(Positive-Unlabeled)学习和生成对抗网络的POI(Point of Interest)定位算法,来进行精确的用户定位。这种方法将生成对抗网络的生成器和判别器的概念引入了正样本和无标签样本中,从而解决了数据集中正样本不足的问题,提高了用户定位的准确性、稳定性,并且具有普遍适用性。然后,本文使用余弦相似度度量用户间的时空相似性,并结合参数自适应的DBSCAN聚类算法对用户进行聚类,挖掘出用户群体。最后,在每个用户群体内从基本属性、用户分级、行为偏好和POI预测这四个方面进行标签信息化,按照从个体到整体的思想构建出完整的用户群体画像,并以前端网页的形式展现。其中,POI预测标签是最重要和具有发展性意义的标签。本文为了更好地预测用户未来将要签到的POI,提出了一种在类簇内融合时间权重的协同过滤POI预测算法,该算法考虑到人类的活动规律和时间对预测结果的影响,将时间权重引入到用户对POI的评分矩阵中,使得用户近期活动对预测结果的贡献大于早期,具有更高的准确率与召回率。多组实验的对比和分析表明,基于PU学习和生成对抗网络的POI定位算法以及基于聚类和时间权重的POI预测算法相比于传统方法,具有更好的准确率和稳定性,为构建用户群体画像提供了可靠的位置特征和基础。除此之外,本文对基于无线感知的用户群体画像的研究从宏观上勾勒出了用户的特点、行为方式和规律,为校园管理者和校园无线网络的建设者提供了重要的参考价值,也为其他领域的用户群体画像的研究提供了一定的指导意义。


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1 田继伟;基于无线感知的用户群体画像的研究[D];天津理工大学;2019年
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