發(fā)布時(shí)間：2019-06-17 21:40

【摘要】：3G網(wǎng)絡(luò)的普及加速了人們邁向互聯(lián)網(wǎng)時(shí)代的步伐,通信運(yùn)營(yíng)商擁有龐大的3G用戶數(shù)量,越來越多的研究人員加入到3G網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)分析與研究的行列中。但是目前對(duì)于3G網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)的研究主要是基于運(yùn)維數(shù)據(jù)的用戶移動(dòng)行為的分析與研究,很少涉及到用戶的網(wǎng)絡(luò)行為。在當(dāng)今互聯(lián)網(wǎng)的大時(shí)代下研究用戶的網(wǎng)絡(luò)行為有著十分重要的意義。通過研究移動(dòng)用戶的網(wǎng)絡(luò)行為,運(yùn)營(yíng)商除了能夠持續(xù)跟蹤記錄用戶的網(wǎng)絡(luò)行為、探索用戶深層次的業(yè)務(wù)需求,還可以將研究的結(jié)果用來指導(dǎo)制定運(yùn)營(yíng)商的營(yíng)銷策略,真正的實(shí)現(xiàn)面向用戶的精準(zhǔn)營(yíng)銷。在對(duì)用戶網(wǎng)絡(luò)行為的研究中,本文首先利用采集的3G核心網(wǎng)數(shù)據(jù)實(shí)現(xiàn)了移動(dòng)應(yīng)用的識(shí)別,接著設(shè)計(jì)實(shí)現(xiàn)了用戶網(wǎng)絡(luò)行為的識(shí)別與預(yù)測(cè)系統(tǒng),較為全面地分析與挖掘了用戶的網(wǎng)絡(luò)行為,本文的研究工作主要分為以下幾部分:1.本文首先介紹了用戶網(wǎng)絡(luò)行為研究的目的以及國(guó)內(nèi)外關(guān)于此課題取得的一些研究成果;接著介紹了3G核心網(wǎng)數(shù)據(jù)的采集與預(yù)處理,確定了數(shù)據(jù)的采集接口并給出了源數(shù)據(jù)預(yù)處理的實(shí)現(xiàn)過程,得到了可供分析使用的數(shù)據(jù)集。2.實(shí)現(xiàn)了移動(dòng)應(yīng)用的識(shí)別與用戶網(wǎng)絡(luò)行為偏好的分析。通過DPI技術(shù),本文分析了目前主流的移動(dòng)應(yīng)用并且提取出了每種移動(dòng)應(yīng)用的特征值,然后根據(jù)這些特征值建立了移動(dòng)應(yīng)用特征庫(kù),通過采集數(shù)據(jù)與特征庫(kù)的匹配識(shí)別出用戶使用的移動(dòng)應(yīng)用;在移動(dòng)應(yīng)用的識(shí)別基礎(chǔ)上,本文提出了基于分散度識(shí)別算法的用戶網(wǎng)絡(luò)行為偏好分析系統(tǒng),對(duì)用戶的上網(wǎng)偏好進(jìn)行了分析,實(shí)現(xiàn)了對(duì)移動(dòng)用戶上網(wǎng)時(shí)段與上網(wǎng)內(nèi)容偏好的識(shí)別。3.本文通過決策樹算法建立了網(wǎng)絡(luò)行為的預(yù)測(cè)模型,實(shí)現(xiàn)了用戶網(wǎng)絡(luò)行為的預(yù)測(cè);通過對(duì)比常用的決策樹算法,本文選擇C4.5算法建立決策樹,同時(shí)給出了處理連續(xù)型屬性的方法,完成了連續(xù)型屬性的離散化過程;接著通過后剪枝技術(shù)實(shí)現(xiàn)了對(duì)預(yù)測(cè)模型的剪枝與優(yōu)化,并給出了詳細(xì)的實(shí)現(xiàn)方法,最后得到了較為可靠的網(wǎng)絡(luò)行為預(yù)測(cè)模型。
[Abstract]:The popularization of the 3G network has accelerated the pace of people to the Internet era, and the communication operators have a large number of 3G users, and more and more researchers have joined the 3G network data analysis and research. However, the research on the 3G network data is mainly based on the analysis and research of the user's mobile behavior based on the operation and maintenance data, and the network behavior of the user is seldom involved. It is of great significance to study the network behavior of users in the large era of the Internet. By studying the network behavior of the mobile user, the operator can continuously track and record the network behavior of the user, explore the user's deep-level business demand, and also can use the results of the research to guide the development of the operator's marketing strategy, and the real realization of the user-oriented accurate marketing. In this paper, the identification of the mobile application is realized by using the acquired 3G core network data, and then the identification and prediction system of the user's network behavior is designed, and the network behavior of the user is analyzed in a more comprehensive way. The research work in this paper is divided into the following parts:1. This paper first introduces the purpose of user network behavior research and some research results on this subject at home and abroad, then introduces the acquisition and pre-processing of 3G core network data, determines the data collection interface and gives the realization process of source data pre-processing. A set of data available for analysis is obtained. And the analysis of the identification of the mobile application and the user's network behavior preference is realized. Through the DPI technology, this paper analyzes the current mobile application and extracts the characteristic value of each mobile application, then sets up the mobile application feature library according to the characteristic values, and recognizes the mobile application to be used by the user through the matching of the collected data and the feature library; On the basis of the identification of mobile applications, a user's network behavior preference analysis system based on the dispersity identification algorithm is proposed, and the user's online preference is analyzed. In this paper, the prediction model of network behavior is established by the decision tree algorithm, and the prediction of user's network behavior is realized. By comparing the common decision tree algorithm, the C4.5 algorithm is chosen to set up the decision tree, and the method of processing the continuous property is given. In this paper, the discrete process of the continuous attribute is completed, and the pruning and optimization of the prediction model are realized by the post-pruning technique, and the detailed implementation method is given, and a reliable network behavior prediction model is finally obtained.
【學(xué)位授予單位】：電子科技大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2017
【分類號(hào)】：TN929.53

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本文編號(hào)：2501282