基于用户行为与兴趣的大型移动网络多模态挖掘与建模
网络与互联网体系结构
2016-12-20 v1 社会与信息网络
摘要
近年来，移动无线互联网的使用增长迅速。互联网可用性的这一根本性变化导致大量数据通过移动网络进行通信，从而为移动互联网特性建模带来了新的挑战与机遇。虽然传统的网络建模方法建议为整个网络寻找一个通用流量模型，但在本文中，我们表明这种方法无法捕捉大型移动网络的所有动态特性，且不能提供足够的精度。我们基于一个大型数据集的案例研究（该数据集包含从校园无线移动网络收集的数十亿条网络流记录）表明，基于访问域名和访问位置获取的用户兴趣以及用户行为群组对大型移动网络的流量特性有显著影响。为此，我们利用了一种基于KS检验的新型图方法以及一种新型共聚类技术。我们的研究表明，大型移动网络的基于兴趣的建模可以显著提高精度，与通用方法相比可将KS距离降低5倍。
引用
@article{arxiv.1612.05710,
title = {Multi-modal Mining and Modeling of Big Mobile Networks Based on Users Behavior and Interest},
author = {Saeed Moghaddam and Ahmed Helmy},
journal= {arXiv preprint arXiv:1612.05710},
year = {2016}
}