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移動(dòng)社會(huì)網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)存在網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)復(fù)雜，節(jié)點(diǎn)間標(biāo)簽相互影響，包含交互信息、位置信息等多種復(fù)雜信息等特點(diǎn)，給識(shí)別用戶的特征帶來(lái)了許多挑戰(zhàn)。針對(duì)這些挑戰(zhàn)，通過(guò)分析一個(gè)真實(shí)的移動(dòng)網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)，利用統(tǒng)計(jì)學(xué)分析提取出已標(biāo)記的不同特征用戶間的差異，并利用這些差異，借助關(guān)系馬爾可夫網(wǎng)絡(luò)建立預(yù)測(cè)模型對(duì)未標(biāo)記用戶的年齡與性別進(jìn)行特征識(shí)別。分析表明，不同年齡、性別的用戶在不同時(shí)段的通話概率、通話熵，位置信息的分布、離散性，在社會(huì)網(wǎng)絡(luò)中的集聚程度，以及相互之間二元、三元的交互頻率方面都存在明顯的差異。利用這些特征，提出了利用二元和三元交互的關(guān)系基團(tuán)模板，結(jié)合用戶自身的時(shí)間空間特征，通過(guò)關(guān)系馬爾可夫網(wǎng)絡(luò)計(jì)算用戶特征的全聯(lián)合分布概率，進(jìn)而以此推斷用戶的年齡與性別的方法。經(jīng)過(guò)實(shí)驗(yàn)分析，利用關(guān)系馬爾可夫網(wǎng)絡(luò)、用戶時(shí)空信息和用戶交互的關(guān)系基團(tuán)的分類方法相較于傳統(tǒng)的C4.5決策樹(shù)、隨機(jī)森林、Logistic回歸和Naive Bayes等分類方法，能夠提高最高約8%的預(yù)測(cè)準(zhǔn)確率。
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