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手机用户上网时段的混合Markov预测方法 被引量：4
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作者 方志祥 于冲 +2 位作者 张韬 冯明翔 倪雅倩 《地球信息科学学报》 CSCD 北大核心 2017年第8期1019-1025,共7页
手机用户上网时段研究与预测对手机用户行为与模式分析、网络服务内容设计、网络黏性与心理、移动互联商业智能等具有重要意义。本文结合Markov模型和关联规则模型,提出一种手机用户上网时段的混合Markov预测方法——Lift-Markov(LM)方... 手机用户上网时段研究与预测对手机用户行为与模式分析、网络服务内容设计、网络黏性与心理、移动互联商业智能等具有重要意义。本文结合Markov模型和关联规则模型,提出一种手机用户上网时段的混合Markov预测方法——Lift-Markov(LM)方法,并采用中国某城市4G手机用户流量上网产生的流量收费数据进行实验验证与分析。研究发现:该实验区域37.66%的手机用户个体存在明显的以天为周期的周期性特性;本文所提出的LM方法在10、20、30、40、50、60 min间隔时的平均预测准确率都优于Markov模型和Mostvalue模型,其中在60 min间隔时能达到79.75%的平均准确率,优于Markov模型(74.64%)和Mostvalue模型(64.44%);LM方法的预测准确率分布相比于其他2种模型都要窄,而且密度分布峰值最高、标准差最小,说明本文方法对人群的上网时段预测准确率较为集中与稳定,具有较好的预测性能。 展开更多
关键词 手机上网数据 手机上网行为 上网时间特征 时段预测 混合Markov方法
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