【摘 要】
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提出了一种基于移动社交环境的用户行为多重分析与最优预测算法.首先,针对目标用户所属的各个社交群组,分别建立基于代表度的最优化模型,选择出任一社交群组内最具代表的关联
【机 构】
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南京邮电大学江苏省无线通信重点实验室; 南京邮电大学通信与网络技术国家工程研究中心; 苏州大学江苏省计算机信息处理技术重点实验室;
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(61471203);江苏省“六大人才高峰”项目(RJFW-024);江苏省“青蓝工程”项目(2016);南京邮电大学“1311”人才计划项目(2015);通信与网络技术国家工程研究中心开放课题项目(TXKY17002);江苏省计算机信息处理技术重点实验室开放课题项目(KJS1518);国家科技重大专项项目(2012ZX03001008-003)
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提出了一种基于移动社交环境的用户行为多重分析与最优预测算法.首先,针对目标用户所属的各个社交群组,分别建立基于代表度的最优化模型,选择出任一社交群组内最具代表的关联用户,以分析目标用户在不同社会属性下的业务行为;特别地,代表度由基于Kendall系数的相似度和基于交互统计的交互度联合构成;其次,借助Apriori理论分别对目标用户和各最具代表的关联用户进行关联分析,并提出基于最小二乘模型的加权融合方法,以最优地融合上述关联分析结果且实现用户行为的精准预测.仿真结果验证了该算法的有效性.
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