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ISSN: 2333-9721

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基于谱聚类的手机用户日移动行为分析
Cell Phone User Daily Mobility Pattern Analysis Based on Spectrum Clustering Method  [PDF]
黄涛, 周晨, 黄本雄, 涂来
Hans Journal of Data Mining (HJDM) , 2012, DOI: 10.12677/HJDM.2012.24008
Abstract: 随着通信业的发展和手机的普及，手机记录了大量的人类社交行为数据，其中包括了每个用户每次通话行为以及当时通话的地理位置。如何通过这些数据揭示出人类移动行为的内在规律，从而找到用户的移动特性做出相应的移动行为预测，成为了一个重要的课题。本文通过谱聚类方法，分析手机通话数据，通过提取特征，建立日行为路径相似度的模型，对一个典型用户的日移动行为进行同质归并处理，从而找出以天为单位相同的移动路径。并从星期和活动地域的角度，针对聚类结果中不同簇的日移动路径分别进行了统计分析。
Along with the development of telecommunication industry and the popularization of mobile phones, cell phones make records of human social behavior data including the call volume, calling patterns, and the location of the cellular phones of their subscribers. How to reveals the rules of human movement behavior based on those data, to make the mobility behavior prediction, has become a rising issue. This article extract characteristics of user mobility and find several kinds of their daily paths though call detail records using spectrum clustering method. The regularity of the same kind of the daily path with different time and special information has been analyzed based on statistic method.
高校图书馆手机移动阅读行为服务模式探析
杨红
图书馆工作与研究 , 2014,
Abstract: ？在移动互联网技术飞速发展的今天，大学生利用智能手机进行移动阅读已经成为其日常学习和生活中不可缺少的一部分。然而，要使大学生的移动阅读行为在不影响学习、生活的前提下，提高学习兴趣，提升学习效率，使手机移动阅读真正起到辅助学习的作用，高校图书馆就要改变原有的服务模式。
用户日常频繁行为模式挖掘
史殿习, 李寒, 杨若松, 莫晓赟, 魏菁
SHI Dianxi, LI Han, YANG Ruosong, MO Xiaoyun, WEI Jing
- , 2017, DOI: 10.11887/j.cn.201701012
Abstract: 针对如何在智能手机上高效准确地进行用户日常频繁行为模式挖掘问题展开研究。提出一个基于智能手机的用户日常频繁行为模式挖掘框架；为了减少用来挖掘的上下文篮子的数量、提高挖掘效率，提出一个动态的滑动窗口算法，进而提出一个将上下文出现的频率和持续时间有机地结合起来的加权模式挖掘算法；在此基础上，基于为期6周21个用户的上下文数据，对所提出的挖掘框架和算法进行实验验证，结果表明，所提出的框架和频繁模式挖掘算法可以高效地在资源有限的智能手机上运行，而且能够挖掘出反映用户生活方式的日常频繁行为模式；从两个纬度对用户日常频繁行为模式进行可视化，以可视化方式对用户在不同地方和不同时段的行为模式进行展现，从而方便用户随时了解其日常行为模式。
Research focused on how to mine frequent daily behavior patterns of users on smartphones feasibly and efficiently was started. Firstly, a frequent behavior patterns mining framework based on smartphones was proposed. Secondly, a dynamic sliding window algorithm DSW(dynamic slide window) to decrease the context baskets in quantity and improve mining efficiency was proposed. Furthermore, a frequent patterns mining algorithm WePM(weighted pattern mining) which takes both frequency and duration of context occurrence into consideration was developed. On the basis of the above preparation, the mining framework and algorithm were verified experimentally with the context data from 21 users over 6 weeks. Results indicate that the proposed framework and frequent patterns mining algorithm can feasibly and efficiently run on resources limited smartphones to mine daily behavior patterns, and then to reflect users’ lifestyles. Finally, the patterns from two perspectives, namely behavior patterns in different locations and time periods are visualized, which benefits the users to realize their daily behavior patterns at any time.
未知环境下基于模糊神经网络的机器人路径规划
崔超,曲伟建,吕丹,郑晓东
北京理工大学学报 , 2009,
Abstract: 为提高移动机器人在未知环境下避障行为的成功率,通过对障碍物信息的输入,从控制输出数据中找出避障行为模式,生成相应的模糊逻辑控制规则,并把模糊控制算法引入到神经网络中,使得模糊控制器规则的在线精度和神经网络的学习速度均有较大的提高,使移动机器人具有较为迅速的反应能力,实现机器人连续、快速地避障并最终到达目标.系统仿真证明了模糊神经网络在移动机器人路径选择中的智能性.
顾及上网行为特征的手机用户停留行为预测方法
倪雅倩, 黄守倩,方志祥
- , 2020,
Abstract: 摘要： 随着信息通讯技术的发展,手机成为人类日常生活不可缺少的一部分,人类活动逐渐从现实空间延伸至网络空间,在移动互联网时代,网络空间的上网行为与现实空间的出行行为密不可分。当前个体出行行为预测建模较少考虑上网行为与出行行为间的关系,本文提出一种融合上网行为特征的手机用户停留行为预测模型,通过时空约束定义手机用户的停留行为,在考虑个体出行行为时空偏好的同时,融合手机用户使用的APP组合、上网流量、上网次数等上网行为特征以及天气信息等外部特征,从时间、空间的角度进行特征交叉,构建从特征到模型均具有高可解释性的手机用户停留行为预测模型。实验证明：本文模型预测准确率为80.31%,且在融合上网行为特征、天气等外部因素后,比仅使用个体出行特征进行手机用户停留行为预测提升了12.08%。
基于停留时间的语义行为模式挖掘
徐怀野,武斌,焉丽,王之欣,田霂,郭皓明,郭黎敏,高需,魏闫艳
- , 2017, DOI: 10.7544/issn1000-1239.2017.20150784
Abstract: 移动对象的语义行为模式挖掘是当前移动对象研究中关注的热点，有..
移动搜索用户持续使用行为实证研究
刘鲁川,孙凯,王菲,张新芳
中国图书馆学报 , 2011,
Abstract: 随着移动互联网的迅速普及，移动搜索已成为用户信息获取的重要渠道，以此为背景，对相关文献进行综述和理论分析。基于Bhattacherjee（2008）的扩展ECM-ISC模型，提出并证明了移动搜索用户持续使用的理论模型。该模型揭示了移动搜索信息系统的系统质量、信息质量、服务质量等外生因素对用户的感知有用性以及期望确认的影响，用户的自我功效等个体特性对其持续使用意图的影响，促成因素等对其持续使用行为的影响，以及用户的持续使用意图和行为与满意度、用户使用后的感知有用性、期望确认等内生性因素之间的关系。图4。表1。参考文献36。
生物行为变化研究的新模式——工蜂
曲宁,邓爱华,孙亮先,徐金森,吴学记
应用昆虫学报 , 2007,
Abstract: 蜜蜂群体由1只蜂王、几百只雄蜂和数千只工蜂组成，工蜂数量巨大，除蜂王和雄蜂共同完成生殖任务，巢内外活动均由工蜂完成，其行为呈现多样性。工蜂发育经过卵、幼虫、蛹、成虫4个阶段，其活动范围由温度、湿度相对稳定的巢内环境发展到复杂的巢外自然环境。随发育阶段和生活
非人灵长类位置行为的辐射适应与研究进展
张晶,齐晓光,张堪,张培,郭松涛,魏玮,李保国
动物学研究 , 2012, DOI: 10.3724/SP.J.1141.2012.05511
Abstract: 野生动物在长期进化中形成特定的行为模式以适应特定的生存环境。灵长类的位置行为研究对于理解灵长类进化、适应性的多样化以及生态学和解剖学十分关键。该文对已有文献进行了综述,针对位置行为的分类、季节性、以及具体地点和年龄性别差异性进行了总结,分析了灵长类位置行为的发展、特征以及研究现状,以期对今后非人灵长类位置行为的研究提供借鉴和参考,从而促进我国灵长类行为生态学理论体系的发展。
基于pad的移动阅读行为及阅读体验实证
研究
袁曦临,王骏,孙雅楠
图书馆杂志 , 2013,
Abstract: ？面对移动阅读技术的快速发展，图书馆开始涉足移动阅读服务。本文通过基于pad的移动阅读过程实验研究，了解移动阅读环境下读者的阅读行为及其阅读体验。实验结果表明传统阅读和移动阅读之间存在着显著差别，作为肩负阅读推广和促进全民阅读素养提升职责的图书馆应更关注移动阅读内容资源的建设，图书馆馆员应承担与扮演移动编辑的角色。
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