移动社会网络的用户访问模型及应用研究可编辑Word格式文档下载.docx
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保密的学位论文在解密后适用本授权书
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学位敝作者答名:
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签字吼矽f;
年岁月叶日
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摘要
移动社会网络兼具移动属性与社会属性,具有轻量级、移动性、一站式平台服
务、贴近用户及基于位置服务的特性,呈现出良好的发展态势,有着广阔的用户市
场与盈利空间。
针对移动社会网络的学术研究,尤其是用户网络行为方面的研究对
于其网络优化、业务营销推广、用户行为预测及网络安全等具有难以估量的价值。
移动社会网络在近几年才开始发展,其网络架构、通信流程、用户访问模式、
内容资源及相关业务应用等都与传统的Intemet社会网络存在很大的差别,其用户
群体行为规律与流量特性也存在较大差异。
目前关于传统社会网络的用户与网络行
为的研究相对成熟,而关于移动社会网络的用户与网络行为的研究较为少见。
移动社会网作为移动互联网的一种应用服务,其用户访问行为在范畴上也属于
移动互联网的用户访问行为。
本文根据现有的移动互联网流量模型,给出了一个包
含会话层、事务层与数据包层的社会网络用户访问模型,并给出了该模型的各参数
指标。
以该模型为基础,重点对移动社会网络的生命周期评估、网络流量特性及网
页推荐这三个方面进行了研究。
本文通过对前述模型参数的分析,提取两个关键参数指标分别表征移动社会网
站的竞争地位与竞争实力,得到了一个移动社会网络生命周期评估模型,可用于评
估一个移动社会网站的发展状况。
基于实测数据,验证了评估模型的有效性。
其次,
从用户访问特征、会话特征、与邻居站点关系特征这3大方面分析和讨论了处于不
同生命阶段的移动社会网络,其用户的群体行为规律与流量特征。
在访问模型的事务层面上,对用户访问移动社会网络的访问序列进行分析,有
助于了解用户群体对网络的使用习惯从而实现访问行为的预测,然而目前尚缺乏对
移动社会网用户访问序列的分析。
本文在Markov链模型的基础上,给出一个具有
“用户感知”的网页推荐模型,能适用于大流量关键节点网页的预测推荐,弥补了
以往预测算法无用户感知、需反复训练、难以应用到移动社会网络的问题。
基于大
量用户访问wap.renren.corn的真实数据,验证这个预测模型的有效性与高准确性。
关键词:
移动社会网络,用户网络行为,网络流量,Markov链
重庆邮电大学硕士论文
Abstract
thecharacteristlcs
andsocial
property,has
S0cial
Mobilenelwork,integratingproperty
andlocation-based?
?
It
service
tothe
users,one-stop
of
mobil如lightweight,closing
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So,researChes
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behavior,are
social
mobilene帆ork,especially
andnetwork
security,etc?
behavior
prediction
optiIllizatioIl,businessmarketing,user
m
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inrecent
years,mobile
Developed
process,network
innetworkarchitecture,communication
naditional
andnetflowcharacteristlcs
coI删resollrces.Usergroup’S
seⅣices.arld
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network
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userbehavior
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iSrare.
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mobileInternet
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Mobilesocialnetwod【is
application
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mobilesocial
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parameters
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7
access
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features
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give
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assessment
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model
thelife。
cycle
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Analysisparameters
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byextra烈ingparameters
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iIa:
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socialnetworksbyshowing
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user
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neighbor
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system?
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III
重庆邮电大学硕士论文
to
thewithout
algorithmsuser-awareness,repeatedtraining,difficult
previousprediction
tomobilesocialnetworks.
apply
Chain
words:
mobilesocial
network,userbehavior,networktraffic,Markov
Key
IV
摘要………………………………………………………………………………………I
Abstract…..…..….…….…….….…………..………….……..…….……..…………….……….…..….…...III
第一章绪论…………………………………………………………………………….1
1.1选题背景及意义………………………………………………………………1
1.2研究现状………………………………………………………………………2
1.2.1传统社会网络的用户网络行为研究…………………………………一2
1.2.2移动社会网络的用户网络行为研究…………………………………..2
1.3论文主要工作以及贡献…………………………………………………-…一3
1.4论文的组织结构………………………………………………………………4
第二章移动社会网络的用户网络行为分析概述…………………………………一5
2.1
SNS与移动互联网融合趋势………………………………………………….5
2.2移动社会网络简介…………………………………………………………….6
2.2.1什么是移动社会网络………………………………………………….6
2.2.2移动社会网络业务…………………………………………………….8
2.3移动社会网用户网络行为分析的研究内容…………………………………..9
2.4本章小结………………………………………………………………………10
第三章移动社会网络的用户访问模型……………………………………………11
3.1移动互联网用户访问模型……………………………………………………1l
3.2移动社会网络用户访问模型…………………………………………………12
3.3实验数据集与用户访问行为识别……………………………………………15
3.3.1基础实验数据介绍……………………………………………………15
3.3.2移动社会网络用户访问行为识别……………….……………………16
第四章移动社会网络的生命周期评估模型…………………………………………19
4.1移动社会网络的生命周期…………………………………………………..19
4.1.1
BCG波士顿矩阵与生命周期…………………………………………19
4.1.2生命周期转移…………………………………………………………19
4.2移动社会网络的生命周期建模………………………………………………21
4.2.1移动社会网络用户行为特性分析……………………………………21
4.2.2移动社会网络用户访问模型指标…………………………………….21
4.2.3生命周期评估模型……………………………………………………22
4.3模型性能评估………………………………………………………………一23
4.3.1数据集选取……………………………………………………………23
V
4.3.2模型应用………………………………………………………………24
4.3.3结果分析…………………….…………………………………………25
4.3.4模型扩展………………………………………………………………26
4.4不同生命阶段的MSN用户网络行为特征………………………………….26
4.4.1
MSN用户访问特征……………………………………………………27
4.4.2
MSN会话特征………………………………………………………30
4.4.31
MSN与邻居站点关系特性……………………………………………3
4.5本章小结……………………………………………………………………..34
第五章移动社会网络的页面推荐研究………………………………………………37
5.1Markov链预测模型简介……………………………………………………..37
5.1.1一阶Markov链模型………………………………………………….37
5.1.2其它Markov链预测模型及其局限性………………………………..38
5.2
UDM模型基础……………………………………………………………….39
5.2.1用户等级模式…………………………………………………………39
5.2.2移动社会网的关键网页………………………………………………39
5.3UDM模型.……………………………………………………………………41
5.3.1
UDM模型介绍………………………………………………………一41
5.3.2
UDM模型算法………………………………………………………..4l
5.3.3性能评估指标………………………………………………………….43
5.3.4时空复杂度分析……………………………………………………….43
5.4UDM模型性能评估………………………………………………………….44
5.4.1数据描述……………………………………………..…………………44
5.4.2实验测试……………………………………………………………….46
5.4.3性能评估讨论………………………………………………………….48
5.5本章小结……………………………………………………………………..49
总结及展望…………………………………………………………………51
第六章
6.1总结……………………………………………………………………………………………………51
OI52
6.2展望……………………………………………………………O....O
致射…..…………………………………………………………………………………………………………….53
参考文献……………………………………………………………………………….55
附录攻读硕士学位期间从事的科研工作及取得的研究成果………………………59
VI
第一章绪论
1.1选题背景及意义
Network
Service,SNS,它是建立在美国著名
社会网络即社会网络服务Social
Intemet社会性服务,支持人们建立互信、紧密的社会关系。
近年来,随着移动互联
网技术的迅猛发展,手机等移动终端已经成为“个人信息处理中心”。
Web2.0社会
网络乃至互联网从“以计算机为中心”到“以用户为中心”的过渡趋势正在加速。
现了向移动互联网的过渡,形成了兼容社会计算与移动计算的“移动社会社区”:
包
动社交网即移动SNS,指用户使用手机等无线移动终端访问SNS网站,以实现与好
友互动与信息传输的新型社交方式。
随着3G网络的成功铺设与运营商上网资费下调,在智能手机的共同作用下,
国内的移动社会网络进入一个快速发展期,大量的移动社会网站涌现,Qzone、开
心网、人人网、51.tom、139社区等移动社会网站的走红,“移动社交”的概念开始
高频率地出现在媒体、网络和人们的生活中,并再次揿起一轮全新而剧烈的“社会
网络革命”。
据中国互联网网络信息中心于2012年3月在京发布的2011年中国网
民社交网站应用研究报告》,我国移动社会网站渗透率增长快速,达到42.7%,用户
规模达1.57亿人,用户粘度略高于PC机社会网络用户,展现出良好的发展势头[21。
移动社会网络一站式平台服务、无处不在的沟通体验有着广阔的盈利空间,它
是以用户体验质量为导向,关于其用户网络行为的研究具有重要意义:
首先,了解移动社会网络的用户群体行为的普遍规律,有助于加快社会服务计
算在移动互联网的发展布署,能有力地推动移动互联网产业的快速发展;
其次,这
些研究能为移动社会服务提供商提供决策支持与策略建议,避免发展的盲目性,有
利于为移动社会网络用户提供更为方便、快捷的服务,破除了以往研究传统社会网
络用户行为基于静态统计分析的思维;
再次,有关移动社会网用户网络行为预测的
研究,有助于了解用户喜好动态调整服务特性,预知用户对未来服务的需求,提高
手机等移动终端用户的体验质量;
最后,关于移动社会网络用户行为的研究方法创
新,丰富了网络行为学研究的理论体系,为以后的网络行为研究提供参考。
总之,
专门针对于移动社会网络用户行为的研究无论是对移动社会服务提供商,还是对移
动社会服务的用户都具有极其深远的意义。
重庆邮电大学硕士论文
1.2研究现状
1.2.1传统社会网络的用户网络行为研究
事实上,关于传统SNS用户网络行为方面的研究早已成为一个热门的研究领
域,传统SNS用户网络行为研究内容主要集中在文本信息、用户使用usage、链接
关系、网络流量及用户预测用户浏览预测、用户情感预测及网络性能这几个大的
方向。
相关研究成果也叠出不穷。
Fabricio
的用户点击流数据进行用户行为研究,不仅发现了一些SNS的用户网络现象如用
户点击量服从20/80准则,同时发现了许多社会网络负载指标:
SNS的用户会话间
隔时间与点击间隔时间这两个指标服从Lognormal分布,而会话长度用户会话期间
点击数概率服从Zip.f分布。
LaszloGyarmati等人【4J也对传统SNS用户行为进行了
深入的研究,发现用户在线时长服从weibull分布,而用户的会话时长服从幂律分
布。
此外,FabianSchneider等人从网络性能的角度研究了用户对SNS内容资源的
使用情况【5J。
1.2.2移动社会网络的用户网络行为研究
近年来,随着社会网络移动化进程的加快,大量有关移动社会网络商业模式、
网络安全、社会联系Social.tie、网络结构和服务优化等方面的研究在国内外得到了
大力发展。
IreneFourli为移动社会网络的发展提出了一个商业模型[61;
谈嵘、顾君
忠等人提出了一种结合策略与算法的位置隐私保护机制,用于保护移动社会应用中
的用户位置隐私[71;
Nam
P.Nguyen等提出了一个基于模块的自适应方法用于识别并
跟踪移动社会网络的社区结构【8】;
此外,Dusit
Niyato等人也提出了一个可控制的联
合游戏模型用于研究服务提供商的决策支持[91;
王玉祥等人提出了一个基于上下文
感知的移动社会网络服务选择机制,提高服务选择的准确性和可靠性【loJ;
在基于位
置服务方面,侯晓攀等设计了一款基于位置服务的随景游刘11】,并在此游戏基础上
进行扩展,搭建出涵盖交友、分享、博客等功能的移动社会服务平台。
但是,目前国内外关于移动社会网络的用户网络行为方面的研究并不多见:
乔
歆新等基于强.弱力量关系理论【12】,采用自我中心网络的提名法探讨了手机用户的移
动社会网络特性,发现手机用户社会网络的网络规模平均为9.7,最常见的5种社会
网络类型依次为恋人或好友、父母、室友或邻居、同学以及亲戚。
此外,魏彦鹏构
建了一个移动社会网络用户行为信息模型为移动社会网络的多元资源数据分析提供
支撑【131。
本来针对于移动社会网络用户网络行为的研究已经少见,而针对其用户网络行
为分析而得到的具有应用性价值的方法与模型更是鲜见于报道。
首先,这是因为,
移动社会网作为一种新兴的移动互联网社区应用也是近两年来的事情,处于新生应
用。
其次,由于缺乏大量用户访问网络的真实数据,人们对移动社会网的用户网络
行为分析难以入手。
正如传统SNS的用户网络行为分析技术可用于研究Web2.0社会网络的营销策
略、网络性能、网络流量、用户行为预测、社会关系及业务识别等方面的应用,用
户网络行为分析在移动社会网络的营销策略、网络性能、网络流量、用户行为预测、
社会关系链接、业务识别及网络安全这几个大的重要领域也具有极其重要的应用前
景。
而当前使用用户网络行为分析的方法在移动社会网络这几大领域的研究成果极
为罕见,几为空白。
1.3论文主要工作以及贡献
综上所述,基于移动社会网络日益风靡的发展趋势,本文将用户网络行为分析
与移动社会网络相结合,根据用户访问行为的特征,重点研究