利用通信数据的移动用户行为分析

【目的】了解移动用户的行为模式并建立用户模型。【方法】基于国内电信运营商随机抽取某市一万个移动用户一周的日志记录,包含4万余条通话记录和200余万条网络请求,每条请求包含对应的基站标号以及基站地理位置。从消费能力、通话量、网络请求量、位移量4个维度在这批数据中提取14种基本特征指标,并利用K-means方法聚类。【结果】将移动用户区分成规律通话型、随机上网型、居家节约型和随机高消费型4类用户模型。【局限】用户量与数据量有限,没有采用更复杂的机器学习算法构建用户模型。【结论】研究结果对移动应用个性化服务的改进具有重要的参考价值。