Please wait a minute...
浙江大学学报(理学版)  2018, Vol. 45 Issue (1): 37-43    DOI: 10.3785/j.issn.1008-9497.2018.01.007
数学与计算机科学     
面向用户行为理解的移动通讯数据可视分析
蒋宏宇1, 吴亚东1,2, 赵韦鑫1, 唐楷1
1. 西南科技大学 计算机科学与技术学院, 四川 绵阳 621010;
2. 西南科技大学 四川省军民融合研究院, 四川 绵阳 621010
Mobile data visual analysis for human activity understanding
JIANG Hongyu1, WU Yadong1,2, ZHAO Weixin1, TANG Kai1
1. Southwest University of Science and Technology, Mianyang 621010, Sichuan Province, China;
2. Sichuan Civil-Military Integration Institute, Southwest University of Science and Technology, Mianyang 621010, Sichuan Province, China
 全文: PDF(3141 KB)   HTML  
摘要: 通信数据包含人类活动的时空以及社会关系等信息,对人类行为分析有重要的价值.为了帮助分析者对用户的行为进行分析和理解,构建了从通信数据中探索用户的时空、社交等信息以分析用户行为的可视化流程,旨在理解用户的行为模式并通过行为的对比发现用户的社会角色以及用户之间的真实社交关系,通过迭代式交互过程,对用户不同时段的行为进行有效的理解和分析.在此基础上,构建了用户行为可视分析系统,采用半年的通信数据对该方法以及系统进行评估,结果显示,本方法能够有效理解个人行为、识别用户之间的关系.
关键词: 用户行为时空数据稀疏轨迹    
Abstract: Mobile data imply various information, including spatio-temporal characteristics and the social relationship of human activities, which have great value for human behavior exploration. In order to analyze and understand the activities of mobile users, a mobile data visual analytics framework is proposed focusing on users' activity understanding based on the spatio-temporal and social features of mobile data. And, a visual analytic system for mobile data is also built, which aims to explore mobile users' behavior patterns in different period, detect their social roles and discover their real social relationship. It has been examined with mobile data in a city, and the results prove the effectiveness of the proposed method.
Key words: activities of users    spatio-temporal data    sparse data
收稿日期: 2017-07-01 出版日期: 2017-12-15
CLC:  TP391  
基金资助: 国家重点研发计划项目(2016QY04W0801);四川省军民融合研究院开放基金资助项目(JMRH01);四川省科技厅项目(2017TJPT0200,2017KZ0023,2017GZ0186);西南科技大学研究生创新基金资助项目(17ycx052);西南科技大学大学生创新基金精准资助专项(jz17-045).
通讯作者: 吴亚东,ORCID:http://orcid.org/0000-0003-0919-9151,E-mail:wyd028@126.com     E-mail: wyd028@126.com
作者简介: 蒋宏宇(1994-),ORCID:http://orcid.org/0000-0003-1534-188X,男,硕士研究生,主要从事可视化、城市计算研究.
服务  
把本文推荐给朋友
加入引用管理器
E-mail Alert
RSS
作者相关文章  
蒋宏宇
吴亚东
赵韦鑫
唐楷

引用本文:

蒋宏宇, 吴亚东, 赵韦鑫, 唐楷. 面向用户行为理解的移动通讯数据可视分析[J]. 浙江大学学报(理学版), 2018, 45(1): 37-43.

JIANG Hongyu, WU Yadong, ZHAO Weixin, TANG Kai. Mobile data visual analysis for human activity understanding. Journal of ZheJIang University(Science Edition), 2018, 45(1): 37-43.

链接本文:

https://www.zjujournals.com/sci/CN/10.3785/j.issn.1008-9497.2018.01.007        https://www.zjujournals.com/sci/CN/Y2018/V45/I1/37

[1] CHEN S, YUAN X, WANG Z, et al. Interactive visual discovering of movement patterns from sparsely sampled geo-tagged social media data[J]. IEEE Transactions on Visualization & Computer Graphics, 2016, 22(1):270.
[2] KRVGER R, LOHMANN S, THOM D, et al. Using social media content in the visual analysis of movement data[J]. Research Microsoft Com, 2012, 97(11):31-32.
[3] ANDRIENKO G, ANDRIENKO N, WROBEL S. Visual analytics tools for analysis of movement data[J].ACM SIGKDD Explorations Newsletter, 2007, 9(2):38-46.
[4] CHU D, SHEETS D A, ZHAO Y, et al. Visualizing hidden themes of Taxi movement with semantic transformation[C]//Visualization Symposium (PacificVis). Piscataway:IEEE Press, 2014:137-144.
[5] GONZÁLEZ M C, HIDALGO C A, BARABÁSI A L. Understanding individual human mobility patterns[J]. Nature, 2008, 453(7196):779.
[6] ZHU Y, ZHANG Y, SHANG W, et al. Trajectory enabled service support platform for mobile users' behavior pattern mining[C]//Mobile and Ubiquitous Systems:NETWORKING & Services. Piscataway:IEEE Press, 2009:1-10.
[7] 谭钧元, 宋国杰, 谢昆青, 等. 一种有效的基于生活熵的移动用户分类算法[J]. 计算机研究与发展2009, 46:433-438. TAN J Y, SONG G J, XIE K Q, et al. An effective mining method for mobile subscribers based on life entropy[J]. Journal of Computer Research and Development, 2009, 46:433-438.
[8] SHAD S A.移动用户轨迹与行为模式挖掘方法研究[D]. 合肥:中国科学技术大学, 2013. SHAD S A. Mobile User Trajectory and Profile Mining[D]. Hefei:University of Science and Technology of China, 2013.
[9] CALABRESE F, PEREIRA F C, LORENZO G D, et al. The geography of taste:Analyzing cell-phone mobility and social events[J]. Lecture Notes in Computer Science, 2010, 6030:22-37.
[10] PULSELLI R M, ROMANO P, RATTI C, et al. Computing urban mobile landscapes through monitoring population density based on cell-phone chatting[J]. International Journal of Design & Nature & Ecodynamics, 2008, 3(2):121-134.
[11] READES J, CALABRESE F, SEVTSUK A, et al. Cellularcensus:Explorations in urban data collection[J]. IEEE Pervasive Computing, 2007, 6(3):30-38.
[12] DE MONTJOYE Y A, HIDALGO C A, VERLEYSEN M, et al. Unique in the crowd:The privacy bounds of human mobility[J]. Scientific Reports, 2013, 3(6):1376.
[13] WU W, XU J, ZENG H, et al. TelCoVis:Visual exploration of co-occurrence in urban human mobility based on telco data[J].IEEE Transactions on Visualization & Computer Graphics, 2016, 22(1):935.
[14] GONZÁLEZ M C, HIDALGO C A, BARABÁSI A L. Understanding individual human mobility patterns[J].Nature, 2008, 453(7196):779.
[15] ANDRIENKO G, ANDRIENKO N, FUCHS G.Business Intelligence[M]. Berlin:Springer International Publishing, 2015:39-59.
[16] ARIETTA S M, EFROS A A, RAMAMOORTHI R, et al. City forensics:Using visual elements to predict non-visual city attributes[J].IEEE Transactions on Visualization and Computer Graphics, 2014, 20(12):2624-2633.
[1] 罗月童, 韩承村, 杜华, 严伊蔓. 基于拉伸特征的B-Rep→CSG转换算法及其应用[J]. 浙江大学学报(理学版), 2021, 48(2): 151-158.
[2] 吕德生, 孙煜超, 王嘉忆. 虚拟场景中图形化交互组件的深度冲突缓解研究[J]. 浙江大学学报(理学版), 2020, 47(5): 564-571.
[3] 李君轶, 任涛, 陆路正. 游客情感计算的文本大数据挖掘方法比较研究[J]. 浙江大学学报(理学版), 2020, 47(4): 507-520.
[4] 宋建文, 罗江林, 王博, 张倩, 王献悦. 基于故事情景链语法的偶动画短片分析与建模[J]. 浙江大学学报(理学版), 2020, 47(3): 284-296.
[5] 吕欣, 程雨夏. 基于语义相似度与XGBoost算法的英语作文智能评价框架研究[J]. 浙江大学学报(理学版), 2020, 47(3): 329-336.
[6] 潘志庚, 袁庆曙, 陈胜男, 张明敏. 文化遗产数字化展示与互动技术研究与进展[J]. 浙江大学学报(理学版), 2020, 47(3): 261-273.
[7] 陈佳舟, 王宇航, MohammedAmal Ahmed Hasan, 黄可妤, 卢周扬, 彭群生. 基于图像的二维剪纸自动生成方法[J]. 浙江大学学报(理学版), 2020, 47(3): 274-283.
[8] 焦清局, 刘永革, 仇利萍, 金园园, 熊晶, 刘国英, 高峰. 网络驱动的未识甲骨字特性及场景语义预测[J]. 浙江大学学报(理学版), 2020, 47(2): 142-150.
[9] 张迪, 查东东, 刘华勇. 三次DP曲线定义区间的扩展及其形状优化[J]. 浙江大学学报(理学版), 2020, 47(2): 178-190.
[10] 卢家品, 罗月童, 黄兆嵩, 张延孔, 陈为. 基于排名学习和多源信息的地图匹配方法[J]. 浙江大学学报(理学版), 2020, 47(1): 27-35.
[11] 赵喆, 张天野, 黄彦浩, 郑文庭, 陈为. 面向仿真数据的电网运行方式可视分析[J]. 浙江大学学报(理学版), 2020, 47(1): 36-44.
[12] 刘一璟, 张旭斌, 张建伟, 周哲磊, 冯元力, 陈为. DenseNet-centercrop: 一个用于肺结节分类的卷积网络[J]. 浙江大学学报(理学版), 2020, 47(1): 20-26.
[13] 李军成, 李兵, 易叶青. 保参数方向的形状可调过渡曲线与曲面[J]. 浙江大学学报(理学版), 2019, 46(4): 422-430.
[14] 李丽, 高若婉, 梅树立, 赵海英. 基于Shannon-Cosine小波精细积分法的壁画降噪修复方法[J]. 浙江大学学报(理学版), 2019, 46(3): 279-287.
[15] 郑锐, 钱文华, 徐丹, 普园媛. 基于卷积神经网络的刺绣风格数字合成[J]. 浙江大学学报(理学版), 2019, 46(3): 270-278.