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A Novel User Behavior Prediction Algorithm in Mobile Social Environment
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1107k
资源说明：### 移动社交环境下的一种新型用户行为预测算法
#### 摘要与研究背景
本文提出了一种在移动社交环境中预测用户行为的新算法。随着移动互联网和社会软件的迅速发展，移动社交网络（MSE）成为了研究热点。在移动社交环境下，用户通过各种移动终端上的社交应用（如Twitter、Facebook、Instagram等）随时随地分享自己的想法、活动、照片等信息。作为一种新兴的社会平台，移动社交环境具有群体性、互动性和实时性的特点，用户之间往往具有相似的兴趣或相互影响。
#### 主要研究内容
1. **基于编码的二维Apriori方法**：为提高用户行为分析效率，本文提出了一种基于编码的二维Apriori方法。该方法能够在大数据集中快速发现频繁项集，从而有效提升用户行为分析的速度。
2. **目标用户行为历史的相关性分析**：为了全面分析用户行为，本研究首先对目标用户的行为历史进行了相关性分析。通过对用户过去的行为数据进行挖掘，可以找出用户兴趣的变化趋势及行为模式。
3. **有效性因子的引入**：为从目标用户的朋友圈中获得最优的相关用户集合，文中定义了一个“有效性因子”。该因子综合考虑了用户间的互动频率、相似度等因素，用于筛选出对目标用户行为有显著影响的好友。
4. **目标用户与其相关用户的关联分析**：在确定了最优相关用户集后，进一步进行了目标用户与其每个相关用户之间的关联分析。这一步骤有助于深入理解不同用户间的影响机制。
5. **基于有效性因子的加权融合方法**：为了整合上述所有相关性分析结果，文中提出了一个改进的基于有效性因子的最佳加权融合方法。这种方法能够根据每个相关用户的有效性因子来调整其在最终预测中的权重，从而实现更准确的服务行为预测。
#### 实验结果与分析
广泛的仿真结果显示，提出的算法在预测效率和准确性方面优于几种相关的算法。具体而言，通过与传统的一维Apriori算法以及其他几种常用的行为预测方法进行对比，本算法表现出更好的性能。此外，实验还验证了有效性因子对于提高预测准确性的关键作用。
#### 结论
本文提出了一种适用于移动社交环境下的用户行为预测算法，该算法不仅提高了预测效率，还显著提升了预测的准确性。通过对用户行为历史进行相关性分析，并结合朋友圈内好友的有效性因子进行加权融合，本研究为移动社交环境下的个性化服务推荐提供了一种新的思路和技术支持。未来的工作可以进一步探索如何将该算法应用于更广泛的社会应用场景中，以更好地服务于用户需求。
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