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基于情景感知的移动接入模式挖掘及预测研究

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第一章 引言

1.1研究背景

1.1.1情景感知业务的理论价值

1.1.2情景感知业务的应用价值

1.1.3情景感知业务的应用前景

1.2研究内容及方法

1.2.1研究内容

1.2.2研究方法

1.3论文创新点

1.4论文框架

第二章基于情景感知的移动商务系统研究

2.1环境感知泛在网络的发展

2.1.1下一代移动网络的发展愿景

2.1.2移动泛在业务环境的未来网络参考模型

2.2基于情景感知的移动商务系统研究

2.2.1基于情景感知的移动商务系统结构研究

2.2.2基于情景感知的移动业务平台

第三章 基于情景感知的移动接入模式挖掘原理与算法研究

3.1数据挖掘的概念、过程、模式与方法

3.1.1数据挖掘的概念

3.1.2数据挖掘的一股过程

3.1.3数据挖掘的模式

3.1.4数据挖掘的方法

3.2序列模式挖掘的概念及相关算法

3.2.1序列模式挖掘的概念

3.2.2序列模式挖掘的相关算法

3.3基于情景感知的时间序列移动接入模式挖掘算法分析

3.3.1 T-SMAP挖掘的系统架构

3.3.2 T-SMAP的挖掘方法

3.4小结

第四章 基于情景感知的移动接入模式的隐私泄露问题研究

4.1隐私泄露的相关概念

4.1.1基本概念

4.1.2隐私泄露的定义

4.2基于情景感知业务的隐私泄露限制方法

4.2.1从机制设计方面限制隐私的泄露

4.2.2从数据挖掘技术方面限制隐私的泄露

4.3小结

第五章 基于情景感知的移动接入模式预测研究

5.1 数据挖掘预测的原理及算法

5.2 基于情景感知的移动接入模式预测的算法

5.2.1基于情景感知的N-Gram改进预测模型架构

5.2.2基于情景感知的N-Gram改进预测算法

5.2.3基于情景感知的N-gram改进预测模型评价

第六章 结论与展望

6.1全文总结

6.2进一步的研究方向

参考文献

致谢

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摘要

信息通讯社会正朝着一个环境感知泛在网络AUN(AmbientUbiquity Network)的生态环境迈进,网络就如同空气和水一样,自然而深刻地融入了人们的日常生活及工作中。网络将不再被动地满足用户需求,而是主动感知用户场景的变化并进行信息交互,通过分析人的个性化需求主动提供服务;过去对移动业务的研究主要集中在对业务本身的研究,很少考虑移动用户对业务的喜好,以及用户所处的位置和时间,对下一代移动网络来讲,这是不足够的;并且无线网络的发展允许移动用户在任何时间任何地点都能得到感兴趣的移动业务,网络能主动感知移动用户场景的变化,从而提供将要需要的业务及信息;特别是随着无线技术的发展,例如:GPS和RFID技术的广泛应用,移动情景感知业务将是移动运营商未来发展的重点业务。 因此,如何帮助用户获取感兴趣的业务信息是一件急需解决的问题,这就需要对移动用户的行为模式进行深入研究,使网络可以智能感知到用户的序列移动接入模式,并在相应的位置和时间智能地为用户提供所需要的业务,而移动用户的行为模式与用户所处的场景和相应的业务需求有密切的关系,序列移动接入模式也成为分析情景感知业务的一个重要研究方向。为此,本文基于中国移动的手机地图业务,从情景感知的移动用户行为模式角度出发,针对用户的序列移动接入模式挖掘、个人隐私泄露问题和移动接入模式的预测三个方面进行了深入分析,提出了合理的理论解决方案,并挖掘出相应的关键技术问题进行了深入研究。 (1)用户的序列移动接入模式挖掘研究 移动用户的业务接入模式需要充分考虑移动用户所处的位置、时间和业务需求三个属性。目前,国内外的参考文献主要基于位置和业务需求两个属性进行分析。其中,有一些文献也从分段的时间角度考虑,结合用户所处的位置和业务需求设计了序列移动接入模式的挖掘算法,这种算法可以大致的挖掘出分段时间区域内的频繁时间序列移动接入模式。但是,这种人为对时间进行分段,很容易将一些频繁序列移动接入模式分成几段,不利于对整个移动业务接入模式的分析。因此,国内外对移动用户序列接入模式的挖掘研究尚处于起步阶段,还有很多工作需要做。 (2)基于情景感知业务的个人隐私泄露问题研究 隐私泄露已经不是一个新的问题,但随着网络技术的发展与移动商务的兴起,“隐私泄露”问题也逐渐被放大;特别是在新的移动商务环境中,隐私泄露与保护的问题已经成为影响移动商务未来发展趋向的重要议题之一。在情景感知为我们未来的生活带来无限便利的同时,也使得用户对个人隐私的安全产生了担忧,使得用户个人隐私面临巨大的泄露危险。因此,在为用户提供便捷、有效服务的前提条件下,如何限制移动用户的隐私泄露?也就是如何将个人隐私的泄露限制在无害的范围内成为限制情景感知业务未来发展的重点。 (3)序列移动接入模式的预测研究 面对海量数据,数据挖掘技术可以帮助我们获取有用的信息。目前,国内外关于情景感知方面的信息挖掘与预测研究相对较少,相关的研究机构大多集中在Web挖掘预测方面的研究,然而,两者具有很多相似性。Web推荐的任务是将当前用户的会话与挖掘阶段分析出的模式相匹配,并为当前用户推荐一个包括商品、超级连接等的项目集;而序列移动接入模式的挖掘预测则是根据运营商数据库中关于移动用户所发生的历史业务信息进行挖掘和预测。两者都参照了用户的历史信息,对用户将来的行为进行预测。但是,两者在参考用户属性方面有很大的差异性,Web推荐主要考虑用户会话、URL的连接距离等因素,而序列移动接入模式的预测主要考虑用户所处的位置、连续时间和用户的业务需求等相关因素。因此,基于上述的相似性和差异性,两者需要设计相应的不同预测算法去解决各自的问题。如何去设计序列移动接入模式的预测算法是本文的重点研究内容。 总之,国内外对用户的序列移动接入模式的预测研究还处于起步阶段,如何考虑时间、位置和用户需求等多维属性来对其进行研究是一个重要的研究方向。

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