基于谱聚类的手机用户日移动行为分析

摘要

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。