基于数据挖掘的移动用户行为分析系统的构建

摘要

目前多数的移动用户行为分析系统是通过简单的局部数据来对移动用户的行为进行建模分析，存在着效率低、可信度较差、预测精度低等问题。针对上述问题，深入研究了移动用户行为分析系统、数据挖掘、神经网络、遗传算法的基本概念及国内外研究现状。对移动用户行为分析模型以及现有的技术和方法研究的基础上，采用基于数据挖掘过程对移动用户行为进行研究分析，提出了改进的BP神经网络算法，并将其应用于移动用户行为分析系统，以提高该系统分析和预测的准确性。 改进的BP神经网络算法核心是针对该算法存在容易陷入局部极值、收敛速度慢、寻优精度低等问题，采用改进的PSO算法和GA算法对BP算法进行优化。通过改进PSO算法中的惯性权重公式，调整速度更新公式，提高算法稳定性。优化后期，引入GA算法的交叉、变异操作来扩大粒子的搜索空间以此来提高粒子的多样化，避免粒子过早收敛到局部解，从而提高BP神经网络算法精度。 仿真结果表明：将改进的BP算法用于移动用户行为分析系统，不仅可以解决传统分析系统存在的效率低、可信度差等问题，而且有效地提高了系统预测的准确性。在一定程度上可为移动通信网络的质量优化和精准营销提供理论依据，帮助网络运营商提升网络服务水平。

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绪论

相关方法和技术

网络用户行为系统需求与设计

网络行为预测方法

系统实现与应用

总结与展望

参考文献

附录 攻读硕士学位期间撰写的论文

致谢