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基于大规模手机感知数据的用户特性挖掘

摘要第5-7页
Abstract第7-8页
1 绪论第16-24页
    1.1 研究背景第16-19页
        1.1.1 基于手机获取的位置信号挖掘用户特性第17-18页
        1.1.2 基于手机App使用信号挖掘用户特性第18-19页
    1.2 面临的挑战第19-20页
    1.3 研究内容第20-22页
    1.4 本文结构第22-24页
2 研究现状第24-30页
    2.1 基于手机位置数据的用户理解第24-25页
        2.1.1 重要地点识别第24页
        2.1.2 移动轨迹检测第24-25页
        2.1.3 生活模式发现第25页
    2.2 基于手机App数据的用户理解第25-29页
        2.2.1 基于手机App列表的相关工作第25-26页
        2.2.2 基于手机App使用记录的相关工作第26-28页
        2.2.3 基于手机App安装行为的相关工作第28-29页
    2.3 小结第29-30页
3 基于匿名WiFi扫描列表的用户移动模式分析第30-57页
    3.1 研究背景第30-32页
    3.2 相关工作第32-34页
    3.3 数据描述第34-37页
        3.3.1 数据概述第34-35页
        3.3.2 预处理第35-37页
    3.4 用户移动网络图第37-41页
        3.4.1 驻留地点的提取第37-38页
        3.4.2 建立移动网络图第38-39页
        3.4.3 结果第39-41页
    3.5 用户活跃区域第41-44页
        3.5.1 活跃区域的发现第41-42页
        3.5.2 结果第42-44页
    3.6 用户移动模式第44-47页
        3.6.1 移动活跃性第45页
        3.6.2 移动多样性第45-46页
        3.6.3 结果第46-47页
    3.7 与家和工作地点相关的生活模式第47-55页
        3.7.1 家和工作地点的识别第47-50页
        3.7.2 与家相关的生活模式第50-53页
        3.7.3 与工作地点相关的生活模式第53-55页
    3.8 本章小结第55-57页
4 基于手机App安装列表的用户属性挖掘第57-75页
    4.1 研究背景第57-60页
    4.2 相关工作第60-61页
    4.3 数据集概述第61-63页
    4.4 用户属性挖掘框架第63-66页
        4.4.1 基于手机App列表的用户表征第63-64页
        4.4.2 属性-应用关系的衡量第64-65页
        4.4.3 基于分类的用户属性挖掘第65-66页
    4.5 实验结果分析第66-73页
        4.5.1 预安装App的过滤第66-67页
        4.5.2 12个用户属性的预定义第67-69页
        4.5.3 实验设计第69-70页
        4.5.4 评价指标第70页
        4.5.5 实验结果第70-73页
    4.6 本章小结第73-75页
5 基于手机App使用记录的用户群体发现第75-102页
    5.1 研究背景第75-78页
    5.2 相关工作第78-80页
    5.3 数据集概述第80-82页
        5.3.1 基本分析第81页
        5.3.2 用户基本信息第81-82页
    5.4 数据预处理第82-87页
        5.4.1 App使用记录的提取第82-84页
        5.4.2 手机App的归类第84-86页
        5.4.3 数据过滤第86-87页
    5.5 用户聚类第87-89页
        5.5.1 用户表征第87页
        5.5.2 聚类方法第87-88页
        5.5.3 评价指标第88-89页
    5.6 实验结果分析第89-97页
        5.6.1 特征选择第90-91页
        5.6.2 聚类结果分析第91-97页
    5.7 研究意义探讨第97-100页
        5.7.1 对研究者的意义第98页
        5.7.2 对手机制造商的意义第98页
        5.7.3 对移动运营商的意义第98-99页
        5.7.4 对应用开发者的意义第99-100页
        5.7.5 局限性第100页
        5.7.6 未来工作第100页
    5.8 本章小结第100-102页
6 总结与展望第102-105页
    6.1 本文工作总结第102-103页
    6.2 未来工作展望第103-105页
参考文献第105-123页
攻读博士学位期间完成的学术论文第123-126页
致谢第126-128页

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