手机用户上网时段的混合Markov预测方法

摘要： 手机用户上网时段研究与预测对手机用户行为与模式分析、网络服务内容设计、网络黏性与心理、移动互联商业智能等具有重要意义。本文结合Markov模型和关联规则模型,提出一种手机用户上网时段的混合Markov预测方法——Lift-Markov（LM）方法,并采用中国某城市4G手机用户流量上网产生的流量收费数据进行实验验证与分析。研究发现：该实验区域37.66%的手机用户个体存在明显的以天为周期的周期性特性;本文所提出的LM方法在10、20、30、40、50、60 min间隔时的平均预测准确率都优于Markov模型和Mostvalue模型,其中在60 min间隔时能达到79.75%的平均准确率,优于Markov模型（74.64%）和Mostvalue模型（64.44%）;LM方法的预测准确率分布相比于其他2种模型都要窄,而且密度分布峰值最高、标准差最小,说明本文方法对人群的上网时段预测准确率较为集中与稳定,具有较好的预测性能。