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第一章 绪论
1.1 研究背景与意义
1.1.1 研究背景
1.1.2 研究意义
1.2 研究现状
1.2.1 城市计算研究现状
1.2.2 用户活跃度预测方法研究现状
1.2.3 共现现象建模研究现状
1.2.4 电信业定位方法研究现状
1.3 研究内容与创新
1.4 论文结构安排
第二章 基于电信时空数据多样性的特征工程方法
2.1 引言
2.2 电信时空大数据平台及电信时空数据描述
2.2.1 数据管理
2.2.2 特征管理
2.2.3 应用支撑
2.3.1 用户需求角度
2.3.2 用户反馈角度
2.3.3 服务质量角度
2.3.4 社交关系角度
2.3.5 行为习惯角度
2.3.6 交叉特征
2.4 实验与分析
2.4.1 特征多样性对预测效果的影响
2.4.2 预测提前量对预测结果的影响
2.4.4 与主流方法的比较与分析
2.5 本章小结
第三章 共现现象高效建模方法OEM
3.1 引言
3.2 共现现象与用户活跃度预测的关联
3.3 LDA算法特点分析
3.4 共现现象建模方法
3.5 OEM与传统LDA算法理论比较
3.5.1 基于变分推断的算法
3.5.2 基于坍塌吉布斯采样的算法
3.5.3 基于坍塌变分推断的算法
3.5.4 基于期望最大化的新算法
3.5.5 在线算法OEM
3.6 实验与分析
3.6.1 OEM与传统在线LDA算法建模效率对比
3.6.2 不同参数对预测效果的影响
3.6.3 主题特征判别性的验证与分析
3.6.4 主题特征解释性的分析
3.6.5 加入主题特征对总体精度的改进
3.7 本章小结
第四章 提升用户数据时空粒度方法的实现
4.1 引言
4.2 用户数据时空粒度的局限与解决思路
4.3 基于TB级测量报告数据的大规模用户定位算法
4.3.1 大规模样本标注方法
4.3.2 情景感知回归算法CCR
4.4 基于高精度位置数据的特征设计方法
4.5 实验与分析
4.5.1 插值频率对定位精度的影响
4.5.2 情景感知因素对定位精度的影响
4.5.3 与电信业主流定位方法的比较
4.5.4 加入新特征对总体精度的改进
4.6 本章小结
第五章 总结与展望
5.1 研究总结
5.2 研究展望
参考文献
发表文章目录及科研项目
致 谢
苏州大学;
