基于k-means算法的移动终端用户网络行为分析

针对移动终端用户网络行为模式识别问题,本文基于k-means算法对用户网络行为进行分析。首先,对用户的统一资源定位符(uniform resource locator,URL)访问记录进行关键词提取,以此划分不同的网络行为类别;其次,采用肘部法和轮廓系数来选择最合适的聚类簇数,以确保聚类的准确性;再次,将用户划分为七种典型的行为模式并分析用户在九种网络行为类别中的参与度;最后,通过对各类用户的行为特征分析,揭示了用户对网络应用的偏好与黏性,提供了深入理解用户行为的新视角,为移动网络服务的优化和个性化推荐提供了数据支撑。