基于节点相似性的手机通信网络链路预测.pdf

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1、第41卷第7期计算机工程2015年7月VO1．41NO．7ComputerEngineeringJuly2015·移动互联与通信技术·文章编号：1000-3428(2015)07·0149-04文献标识码：A中圈分类号：TP393基于节点相似性的手机通信网络链路预测张秋明(玉林师范学院教育技术中心，广西玉林537000)摘要：通过评估并预测当前手机通信网络中移动用户之问的通话特征，可使运营商掌握消费者行为规律。为此，提出一种新的手机通信网络链路预测模型。选取共同邻居作为手机通话网络中用户对的基本相似性指标，同时考虑用户通话时长、通话时长比等关键特征

2、的差异，设计节点相似性经验公式，并基于部分真实手机通话数据获得经验公式中的3个关键参数。应用于某通信运营商50000个手机用户数据集的链路预测结果表明，该预测模型能准确分析手机用户的消费行为模式。关键词：节点相似性；手机通信网络；链路预测；社会网络；手机用户中文引用格式：张秋明．基于节点相似性的手机通信网络链路预测[J]．计算机工程，2015，41(7)：149—152．英文引用格式：ZhangQiuming．LinkPredictionforMobilePhoneCommunicationNetworkBasedonNodeSimila—rity

3、[J]．ComputerEngineering，2015，41(7)：149—152．LinkPredictionforMobilePhoneCommunicationNetworkBasedonNodeSimilarityZHANGQiuming(CenterofEducationTechnology，YulinNormalUniversity，Yulin537000，China)【Abstract】Evaluatingandpredictingcallingcharactersamongusersincurrentmobilephonecomm

4、unicationnetworkenablesmobilenetworkoperatorstoeffectivelyobtainbehaviorrulesofconsumers．Thispaperproposesanewlinkpredictionmodelformobilephonecommunicationnetwork．Givencommonneighborsasthebasicsimilaritymetricamongusersinmobilephonecommunicationnetworkandthediferencesofsomeke

5、ycallingcharacterssuchasthecalldurationandcalldurationratio，anewnodesimilarityexperiencedformulaisproposedandthreekeyparametersbasedonpartofrealmobilephonecommunicationdatasetarealsoobtained．Thenewnodesimilaritymetricisappliedtothelinkpredictioninadatasetgeneratedby50000mobile

6、phoneusersinacommunicationoperator．Theresultsobtainedfromperformanceanalysisshowthattheporopsednodesimilaritymodelcanaccuratelyanalyzetheconsumingbehaviorpatternsofmobilephoneusers．【Keywords】nodesimilarity；mobilephonecommunicationnetwork；linkprediction；socialnetwork；mobileuser

7、DOI：10．3969／j．issn．1000．3428．2015．07．029通话网络中蕴含着很多有价值的信息，由此开发l概述了许多方法挖掘手机通话数据中的用户行为模式，随着移动无线网络的更新换代，近年来移动电其中基于社会网络理论的链路分析方法特别有话特别是智能手机得到迅速普及，各通信运营商之效，通过链路预测可以评估网络中节点之间出现间的竞争空前激烈。因此，运营商希望通过挖掘手新的链接的可能性，甚至可以用来推测网络的演机通话网络中的个体行为模式来改善其终端服务从化趋势。而提高用户服务质量。另一方面，随着数据挖掘基于节点相似性指标的链路预测在社交网

8、络中技术、图论、概率论、以及各种统计学的发展和完善，的应用得到较高的关注，当前依靠基本的节点相海量数据研究得到广泛关注，许