随着手机计算能力和集成度的提高,手机上的应用程序数量增长得非常快,且移动互联网技术近几年也得到了长足的发展,使得人们通过手机可以随时随地地无缝接入互联网。手机在人们生活中更多的应用场景中出现,用户对手机的依赖度也逐渐增加。因此,在人们使用手机过程中产生的数据,能够很准确地反映用户的行为特征。如何高效对手机搜集的数据进行分析,并准确地挖掘出用户的行为模式,从而分析用户的行为,对于手机制造商和服务提供商都有着重大的意义。本系统的目标是在Symbian智能手机平台上,设计并实现一个存储方案,用于存储关于手机状态和相关传感器的数据,同时提出一个高效的模式挖掘算法,从数据中挖掘出对应的情景模式,从而对用为的行为特征进行分析。本文首先研究和分析了移动平台上的数据存储和情景模式挖掘的发展现状和意义,同时简要地介绍了Symbian OS的特点及Symbian OS平台的开发常识,为系统的实现打下坚实的基础。紧接着第三章对数据挖掘的意义进行了总结,并详细的叙述了数据挖掘的相关概念,为第五章的算法的描述奠定基础。接下来的第四章对系统的总体架构进行了分析,并将工程进行了模块化。同时本文在第五章里阐述了针对手机等手持设备产生的数据的特点而设计的情景模式挖掘算法。在系统的架构和情景模式挖掘的核心算法确定后,文章较详细地描述了各个模块的实现,主要包括数据存储模块及情景挖掘插件的实现。最后在系统实现完成后,对其进行了数据存储和情景模式挖掘方面的测试,并取得了较好的效果,同时对下一步的工作进行了展望。本课题的意义是在研究和分析了情景模式挖掘在智能手机平台上的现状和意义的基础上,提出一个高效灵活的数据存储方案,并且结合数据的特点,提出高效的算法对数据进行分析。使得人们能够更好地分析数据,利用数据。同时,本系统的实现遵循良好的软件工程实践,并充分地利用了Symbian OS的优点,从而使得系统有着运行效率高,模块化明确,模块之间低耦合的优点。