移动社会网络的用户访问模型及应用研究(可编辑)
移动社交网络中的用户关系模型建立与分析
移动社交网络中的用户关系模型建立与分析社交网络的兴起和普及已经改变了人们的日常生活方式。
移动社交网络作为互联网技术的重要应用之一，已经深深地渗透到人们的生活中。
在移动社交网络中，用户之间的关系模型的建立和分析对于用户行为预测、个性化推荐和社交关系挖掘等方面具有重要的意义。
本文将就移动社交网络中的用户关系模型建立与分析进行探讨。
一、用户关系模型的建立在移动社交网络中，用户之间的关系可以通过多种方式进行建立。
首先，用户之间的关系可以通过社交网络平台提供的“添加好友”功能来实现。
当用户将某个用户添加为好友时，就建立了一种关系。
其次，用户之间的关系还可以通过用户之间的互动行为进行建立，比如点赞、评论等。
这些互动行为表明了用户之间的兴趣和交流，可以作为建立关系的依据。
除此之外，用户之间的关系还可以通过用户之间的共同兴趣、共同群组、共同地理位置等因素进行建立。
用户关系模型的建立需要考虑多方面的因素。
首先，需要考虑用户之间的距离因素。
用户之间的距离可以通过用户之间的共同兴趣、交互频率等因素进行度量。
其次，需要考虑用户之间的兴趣相似度。
用户之间的兴趣相似度可以通过用户的历史行为数据进行度量，比如用户的点赞、评论、收藏等行为。
最后，需要考虑用户之间的社交关系。
用户之间的社交关系可以通过用户之间的共同好友、共同群组等因素进行度量。
二、用户关系模型的分析用户关系模型分析是移动社交网络中的重要研究内容，对于用户行为预测、个性化推荐和社交关系挖掘等方面具有重要的意义。
用户关系模型的分析可以通过多种方法进行，如下所示：1. 社区发现：社区发现是用户关系模型分析的重要内容之一。
社区发现旨在识别出移动社交网络中具有紧密联系的用户群组。
社区发现可以通过用户之间的共同兴趣、交互频率等因素进行，可以帮助用户更好地了解自己所在的社区，并找到与之相关的内容和用户。
2. 关系强度预测：关系强度预测是分析移动社交网络中用户关系模型的关键任务之一。
社会网络分析模型及其应用研究
社会网络分析模型及其应用研究在现代社会中，人们的交际方式发生了巨大的变化，网络社交变得越来越流行，人们开始通过网络与朋友、家人和同事保持联系。
社交网络不仅限于个人的娱乐和交流，也包括通过社交网络进行组织和协作的各种活动。
因此，如何利用社交网络中的信息和关系网络，已经成为了社会科学和商业领域的一个热门话题。
本文将探讨社会网络分析模型及其应用研究的进展和趋势。
社会网络分析模型社会网络是由许多节点和边组成的复杂系统，节点代表人或组织，边代表它们之间的相互作用或联系。
在社会网络中，节点之间的联系可以通过多种方式来度量，如在线交流、共同合作、人际关系等。
社会网络分析模型就是用来研究和描绘这种节点和边之间关系的方法。
社会网络分析模型的核心是网络结构。
网络结构反映了节点和边之间的关系类型和强度。
在社会网络分析领域，有多种模型被提出来用于构建和分析社交网络。
其中最重要的几种模型包括：1. 社交网络中心性模型（Social Network Centrality Model）中心性是社会网络中最常用的测量节点重要性的方法之一。
中心性尝试度量节点在网络中的影响力、联系密度和威望。
中心节点通常是网络中最活跃的节点，它们可以通过许多方法被识别出来，比如接近中心性、间接中心性和特征向量中心性等。
2. 社区发现模型（Community Detection Model）社会网络中的社区由相似的节点组成，这些节点之间存在着比其他节点之间更密切或更亲密的联系。
社区发现模型的目的是识别这些社区，以便更好地理解网络的结构和功能。
常见方法包括聚类分析、谱聚类、模块度最优化等。
3. 传播模型（Diffusion Model）传播模型试图预测在社交网络中信息扩散的方式和速度。
基于物理学、生物学、信息学等领域的前景，传播模型变得越来越复杂。
最新的传播模型通常会考虑多种因素，包括节点的关系类型、情绪状态、行为动机等。
社会网络分析模型的应用社会网络分析模型已经被广泛应用于商业、政治、社会和科学研究等领域。
移动互联网用户行为模型研究与建模
移动互联网用户行为模型研究与建模随着移动互联网的发展，越来越多的用户开始通过移动设备访问互联网，这种模式已经成为人们获取信息、交流和娱乐的重要途径。
了解和预测移动互联网用户的行为模式对于企业制定营销策略、改善用户体验和提高用户留存率非常重要。
本文将探讨移动互联网用户行为模型的研究，并提出了一种建模方法。
理解移动互联网用户行为模型的研究意义在于为企业提供更好的用户洞察，从而更好地满足用户需求。
通过研究用户的行为偏好、使用习惯和购买行为，企业可以更精准地推送个性化的推荐和广告。
此外，了解用户行为模型还可以帮助企业优化产品设计和改进用户体验，提高用户满意度和忠诚度。
移动互联网用户行为模型可以通过多种方式进行研究和建模。
常见的方法包括数据分析、实地调研和建立统计模型等。
数据分析是基于大数据技术，通过对用户行为数据进行挖掘和分析，揭示用户的行为模式和趋势。
实地调研是通过访谈、问卷调查等方式获取用户的反馈和意见，了解用户的需求和行为动机。
建立统计模型是通过建立数学模型，利用统计方法来描述和预测用户的行为。
在移动互联网用户行为模型的建模过程中，需要考虑以下几个方面。
首先，需要选择合适的数据源，获取用户的行为数据。
这些数据可以来自移动应用、社交网络、地理位置等多个方面。
其次，需要对数据进行清洗和处理，消除数据中的噪声和异常值。
接下来，需要选择合适的特征，这些特征可以包括用户的地理位置、设备信息、使用习惯等。
然后，可以使用机器学习算法建立模型，通过训练和预测来获取用户的行为。
最后，需要对模型进行评估和优化，提高模型的准确性和稳定性。
移动互联网用户行为模型的建模可以应用于多个领域。
例如，电商平台可以通过用户行为模型来预测用户的购买意愿和购买能力，从而精确地推送个性化的商品和促销活动。
社交媒体平台可以通过用户行为模型来推荐感兴趣的话题和用户，提高用户的互动和参与度。
移动应用开发者可以通过用户行为模型来优化应用的界面设计和功能设置，提高用户的使用体验。
移动互联网社交网络分析与应用研究
移动互联网社交网络分析与应用研究移动互联网时代，社交网络已成为人们生活中不可缺少的一部分。
社交网络不仅可以为人们提供交友与社交的平台，还能够让人们获取更多的信息和与人合作。
同时，社交网络发展的过程也形成了自己的特点和规律。
在此基础上，移动互联网社交网络的分析与应用研究便成为了当下一个研究热点。
一、社交网络的特点与模型社交网络是基于互联网的社交行为，是一个由多个个体和他们之间的关系构成的网络。
社交网络的特点主要包括几个方面：第一是关系链的多样性，包括朋友关系、家庭关系、同事关系等。
第二是网络化程度较高，大多采用网络技术实现，可以满足用户快速交流和分享信息的需求。
第三是由于是公开性的系统，因此，社交网络平台可以收集和分析用户大量的数据信息。
另外，社交网络的模型也很多，其中最常见的是人与人之间的关系。
人与人之间的关系也是基于不同类型的网络模型形成的，如友好网络、家庭网络、职业网络等。
目前，研究人员主要采用两种模型进行社交网络的研究：一种是基于节点的模型，主要是研究网络上的节点、社区结构等；一种是基于边缘的模型，主要是研究网络上边缘的形成及其演化过程。
二、移动互联网社交网络的应用研究移动互联网社交网络的应用研究主要集中于两个方面：数据分析与推荐算法。
在数据分析中，研究人员主要通过数据挖掘和机器学习等技术，分析和挖掘用户的兴趣点和需求，从而推出更加有针对性的推荐结果。
推荐算法则主要针对推荐系统的优化，例如优化算法的准确性、速度和系统的稳定性。
这两个方面是社交网络最具有实用性的两个应用方向之一。
一方面，利用数据分析和推荐算法，社交网络平台可以更精准地匹配用户的兴趣点和行为特征，从而提高平台的推荐效率。
另一方面，社交网络平台可以将用户的特征和兴趣点等数据信息共享给商家或其他产品推荐平台，从而实现产品的精准营销和更好地满足用户需求。
三、移动互联网社交网络的应用案例在移动互联网社交网络的应用案例中，有些被广泛使用，成为生活中不可或缺的工具。
移动互联网用户行为研究及应用
移动互联网用户行为研究及应用随着移动互联网的普及，越来越多的人开始利用手机和其他移动设备上网浏览、购物、社交和娱乐。
对于企业和网站来说，了解用户行为变得尤为重要，因为通过对用户行为的研究，能够更好地理解用户需求和偏好，进而提高用户体验，吸引更多的用户，在竞争激烈的移动互联网市场中获得更多的消费者。
一、移动互联网用户行为的研究1. 用户偏好移动互联网用户偏好研究是了解用户需求的重要手段。
用户偏好包括用户所在地、使用设备、常用软件、喜好内容、上网时间等多个方面，通过这些信息，企业可以有针对性地制定推广、营销和服务计划。
例如，针对青年人的产品可以在社交媒体、短视频平台推广，而面向商务用户的产品可以在专业网站和应用中进行推广。
2. 访问路径通过分析用户访问路径，企业可以了解用户对网站或应用的使用流程和习惯，有利于改善网站和应用的设计，提升用户体验，并且可以为营销和推广提供支持。
例如，通过访问路径可以了解用户点击哪些按钮、浏览哪些页面以及在什么位置停留时间最长，进而找出问题所在，改进网站的设计和服务。
3. 购买行为移动互联网上的购物已成为一种主流的消费方式。
企业通过研究用户购买行为，可以了解用户购物的动机和需求，了解用户的购买决策过程，从而制定更精准的推广和营销策略，提升销售额。
例如，通过研究用户购买记录和评价，可以了解用户对产品的满意度和不满意度，找出产品的缺陷和优点，进而改进产品，提高用户体验。
二、移动互联网用户行为的应用1. 个性化推荐个性化推荐是基于用户行为研究的一项应用，根据用户的偏好、历史行为和购买记录等信息，为用户推荐符合其兴趣的内容，提高用户满意度和忠诚度。
例如，音乐、电影、电视剧等娱乐网站可以根据用户的历史记录和评分，推荐与用户兴趣相符的内容，从而提升用户体验。
2. 营销推广移动互联网的用户往往通过搜索引擎和社交媒体等渠道获取信息和产品，因此营销推广是企业在移动互联网上必不可少的一项策略。
社会网络中的用户行为建模与研究
社会网络中的用户行为建模与研究社交媒体的普及使得人们在网络空间中的互动行为变得普遍而频繁。
对于社会网络中的用户行为进行建模与研究，能够对用户的行为模式、社交关系和信息传播等方面产生深刻洞察。
本文将从用户行为模型的构建、社交网络中的用户关系分析和信息传播研究三个方面进行探讨。
一、用户行为模型的构建社会网络中的用户行为受到多种因素的影响，包括个人特征、社会因素和网络环境等。
为了准确地建模用户行为，研究者可以使用概率模型、图模型和机器学习等方法。
概率模型是用来描述用户行为的概率规律的数学模型。
通过对用户行为的概率分布进行建模，可以预测用户在社交网络中的行为模式，例如用户发布信息的频率、用户转发信息的概率等。
同时，概率模型能够对用户的行为特征进行聚类和分类，挖掘用户的行为模式。
图模型是一种用图来表示用户行为关系的模型。
在社交网络中，用户之间的关系是通过关注、好友、粉丝等方式建立的。
图模型可以将用户行为关系表示为图的结构，通过分析图的拓扑结构和图的属性来研究用户之间的社交影响和社交影响的传播规律。
机器学习是一种通过训练数据来学习用户行为模式的方法。
通过对大量用户行为数据进行分析和学习，机器学习能够自动地发现用户的行为模式和规律。
基于机器学习的用户行为模型可以用于用户行为预测、用户画像构建等应用。
二、社交网络中的用户关系分析社交网络中的用户关系是用户行为建模的重要基础。
用户之间的关系可以通过社交网络的拓扑结构来表示，例如用户之间的好友关系、转发关系和评论关系等。
通过对社交网络中的用户关系进行分析，可以揭示用户之间的社交影响、影响传播的路径和影响力的大小。
对于用户之间的社交影响，研究者可以使用传统的社会网络分析方法来度量。
通过计算用户的度中心性、接近中心性和介数中心性等指标，可以判断用户在社交网络中的影响力。
同时，可以通过分析用户之间的关联性、互动频率和互动时间等，揭示用户之间的社交影响机制。
影响传播路径的分析可以帮助研究者理解信息在社交网络中的传播方式。
移动社交网络用户行为研究
移动社交网络用户行为研究移动社交网络是指通过移动设备使用的社交网络应用，如微信、QQ等。
随着智能手机的普及和移动网络的迅速发展，移动社交网络用户数量日益增长。
研究移动社交网络用户行为，对于了解用户需求和行为模式，提高应用体验和用户黏性具有重要意义。
一、用户使用时间与频率研究发现，移动社交网络用户每日平均使用时间为2-3小时，其中半数以上用户每天使用时间在3小时以上。
用户使用频率也相当高，超过80%的用户每天使用移动社交网络。
而且大部分用户在早晚上下班前后和休息时间使用较为集中。
二、用户活跃度分析在移动社交网络中，用户的活跃度可通过消息和朋友圈等互动数据来进行量化。
一般来说，用户的活跃度呈现偏态分布，即少部分用户贡献了大部分的互动行为。
例如，在微信朋友圈中，仅有不到10%的用户产生了80%以上的动态。
而这部分用户多为女性、年轻人和社交活跃者。
三、用户好友数量移动社交网络的核心是“社交”，好友数量是衡量用户社交关系脉络的重要指标。
研究表明，移动社交网络用户好友数呈现长尾分布，即大多数用户的好友数量较少，只有极少数人的好友数量超过千人。
此外，用户和好友间的社交力度也呈现差异化，有的用户与好友较密切互动，而有的用户则只是静静浏览。
四、用户行为特征分析1.谈论话题、分享内容移动社交网络中，大部分用户的互动行为集中在谈论话题、分享内容等方面。
用户在朋友圈中分享生活中的点滴，发表自己的观点，或者参与朋友的互动。
这种行为是移动社交网络用户活跃度的主要体现。
2.搜寻信息用户在移动社交网络上也会通过搜索关键词来搜寻信息。
比如，在微信中，用户可以通过搜索公众号，查看文章和消息，或者搜索好友昵称，获取好友的资讯动态。
3. 购物行为移动社交网络也成为用户进行线上购物的重要渠道之一。
据研究，超过一半的用户在移动社交网络上购买过商品。
用户可以通过朋友圈、公众号等平台了解产品信息，选择商品并进行付款等操作。
五、用户忠诚度分析移动社交网络上，用户的忠诚度通常通过社交黏性指标来衡量，如每日活跃度、留存率等。
移动社交网络中的用户行为分析与建模
移动社交网络中的用户行为分析与建模移动社交网络简称“MSN”，是一种通过手机等移动设备访问的社交网络。
随着移动互联网的普及和智能手机的普及，越来越多的人开始喜欢使用移动社交网络，这也使得移动社交网络成为了刻画用户行为和预测用户需求的重要研究领域。
在本篇文章中，将主要探讨移动社交网络中的用户行为分析与建模。
一、移动社交网络中的用户行为1.用户活跃度分析用户活跃度是指用户在移动社交网络上的行为操作对系统的使用频率。
移动社交网络中有许多种形式的用户活跃度，如用户发布的信息、评论、点赞等。
了解用户的活跃度是评价移动社交网络的用户价值和参与度的重要指标。
2.用户社交网络分析用户的社交网络是指用户与其他用户之间的互动和关系。
移动社交网络用户的社交网络是非常复杂的，人们之间的关系是十分复杂的社会网络。
分析用户社交网络的目的是探索用户之间的联系形式，同时为用户行为预测和推荐提供一个基础。
3.用户行为模式分析用户行为模式是指用户在移动社交网络中的行为习惯。
每个用户在使用移动社交网络的时候都有不同的行为模式，如打开频率、看新闻频率、切换页面频率等，这些用户行为模式对于推荐和预测有着极为重要的作用。
二、移动社交网络中的用户行为建模在移动社交网络中，用户行为建模是对用户行为数据进行分析和预测的一种方法，主要包括以下几种方法：1.基于关联规则挖掘的行为建模关联规则挖掘是一种从大量数据中发掘潜在关系的数据挖掘方法。
在移动社交网络中，可以通过关联规则挖掘的方法来发现用户行为中的规律，进而对用户进行推荐和预测。
2.基于聚类分析的行为建模聚类分析是一种分类技术，可以将用户行为数据划分为不同的类别。
通过聚类分析可以发现用户行为中的相似点和不同点，为推荐和预测提供依据。
3.基于深度学习的行为建模深度学习是一种基于神经网络的机器学习方法。
在移动社交网络中，可以通过深度学习的方法发现用户行为中的潜在模式和规律，为推荐和预测提供准确的预测。
移动互联网时代下的用户行为研究及应用
移动互联网时代下的用户行为研究及应用随着移动互联网的发展和普及，用户行为的研究也成为了互联网行业的重要课题之一。
移动互联网的特点是时刻连接，随时随地获取信息，用户行为也随之发生了很大的变化。
那么，移动互联网时代下的用户行为究竟有哪些特点，如何进行有效的分析和应用呢？一、用户行为的特点1.多平台接入在移动互联网时代，用户可以使用多种设备访问互联网，如手机、平板电脑、笔记本电脑等。
不同的设备具有不同的特点，用户的使用方式也会有所区别。
例如，手机是随身携带的便携设备，用户主要用于查看新闻、社交娱乐等，而电脑更适用于办公、学习等任务。
2.多渠道获取信息通过移动设备，用户可以通过多种渠道获取信息，如搜索引擎、社交网络、应用市场等。
用户可以自由选择适合自己的渠道，获取自己想要的信息。
3.个性化需求随着移动互联网的发展，用户对信息的需求也越来越个性化。
用户希望获取符合自己兴趣爱好、喜好的文章、视频等内容。
因此，个性化推荐在移动互联网时代扮演了重要的角色。
4.较短的留存时间相对于传统互联网时代，移动互联网的用户留存时间相对较短。
用户更愿意花费短时间来获取他们需要的信息，因此页面加载速度和用户体验成为了移动应用设计的重点。
二、用户行为数据的分析在移动互联网时代，用户行为数据的分析成为了企业了解用户需求、改进产品的重要手段。
1.流量、用户行为数据的收集企业可以通过多种方式收集流量、用户行为数据，如网站、应用统计、服务器日志等。
这些数据包括用户访问时间、地理位置、设备型号、浏览器类型、页面停留时间、页面跳转路径等指标，为企业了解用户行为提供了大量的信息。
2.数据分析通过对用户行为数据进行细致而全面的分析，企业可以了解用户的心理行为、兴趣爱好、用户价值、用户满意度等各种信息，为产品改进、定位等提供依据。
比如，企业可以通过统计分析发现，用户访问意向与其搜索关键词存在高度相关性，并对用户进行情感分析、留存分析、转化率分析等。
移动社交网络中的用户行为研究与分析
移动社交网络中的用户行为研究与分析第一章：绪论移动社交网络已经成为人们日常生活中不可或缺的一部分。
相比传统的社交媒体，移动社交网络更加人性化，可以随时随地方便地接触朋友，并分享他们的思想、感受和生活。
用户通过移动社交网络分享信息，也可以通过移动社交网络获得他人分享的信息，从而得到更多的知识和启示。
移动社交网络的流行使得对用户行为进行研究和分析变得更加重要。
在本文中，我们将探讨移动社交网络中的用户行为，并分析不同行为变量之间的关系。
第二章：移动社交网络概述移动社交网络是指使用移动设备进行社交活动的网络。
随着智能手机的流行，移动社交网络已成为人们日常生活中的主要交流方式。
移动社交网络使得人们可以更快捷、更便捷地分享自己的生活，与他人建立联系。
移动社交网络最著名的例子是微信和微博。
在移动社交网络上，用户可以通过文字、图片、视频、音频等形式分享信息，与朋友互动。
移动社交网络也提供了许多功能，如搜索、约会、购物等。
第三章：用户行为研究移动社交网络中的用户行为包括用户的关注、分享、评论、点赞、搜索等。
这些行为产生的数据是研究用户行为的关键。
通过分析这些数据，可以获得用户的兴趣、喜好、偏好等信息，并提高用户对移动社交网络的体验和忠诚度。
以下是我们针对不同用户行为的详细分析：3.1 用户关注用户关注是移动社交网络中最基本的行为。
在微信中，用户可以关注公众号、朋友圈、聊天等。
在微博中，用户可以关注明星、朋友、品牌等。
研究表明，用户的关注主要受到以下因素的影响：3.1.1 用户兴趣用户关注的内容通常与他们的兴趣有关。
例如，用户对健康感兴趣，会关注健康公众号或微博账号。
3.1.2 用户认可用户通常会关注那些他们认为重要或值得关注的事物。
例如，用户可能关注成功人士、品牌、名人等。
3.1.3 内容质量用户会关注那些提供高质量内容的账户。
例如，如果一个健康公众号提供有用的健康信息，用户可能会关注它。
3.2 用户分享用户可以通过移动社交网络分享自己的生活、想法和创意。
移动互联网时代下的用户行为分析与应用研究
移动互联网时代下的用户行为分析与应用研究随着移动互联网的发展和普及，越来越多的人通过手机、平板电脑等移动终端接入互联网，因此，移动互联网时代下的用户行为成为了研究的重点。
本文将从数据收集、用户画像、用户行为分析和应用研究四个方面进行探讨。
一、数据收集数据收集是进行用户行为分析不可或缺的步骤，同时也是最为困难的一步。
由于移动互联网中用户行为的多样性、多终端、多场景等特点，从多个渠道和多个维度收集数据才能够更加准确地为业务决策提供支持。
目前主要的数据收集方式有以下几种：1. 日志数据分析：获取用户使用的应用程序的日志数据，并解析其中的用户行为数据，如用户的访问频率、使用时长、浏览记录等。
通过对这些数据进行分析，了解用户的行为和需求，将其转换为商业价值。
2. 用户行为数据采集：利用互联网技术，从应用程序、网站等渠道采集用户信息，包括用户的搜索和点击行为、购买行为、评论和分享行为等。
3. 用户自主上传数据：用户在社交媒体平台、电商平台等自主上传用户自身信息、偏好等数据。
4. 第三方数据采集：结合第三方数据采集工具，获取用户在社交媒体平台、社交应用、电商平台等多个渠道的行为数据。
二、用户画像用户画像是基于收集到的数据，运用机器学习、数据挖掘等技术，加以处理和分析，得出用户的基本信息、用户偏好、用户消费习惯、用户价值等。
用户画像的构建可以分为以下几个步骤：1. 数据清洗和处理：将收集到的海量数据进行清洗和处理，去除重复、无效和不完整的数据，确保收集的数据高质量和高可靠性。
2. 数据挖掘和分析：通过机器学习、数据挖掘等技术，对清洗后的数据进行分析挖掘。
构建用户标签，如用户性别、年龄、地理位置、兴趣爱好等，用以描述用户的特性和偏好。
同时对用户的历史行为进行挖掘和分析，如用户浏览、搜索、购买等行为，建立用户行为模型。
3. 用户分层和评估：结合用户标签和用户行为模型，将用户进行分层，如高价值用户、中等价值用户、低价值用户等。
移动社交网络中的用户行为研究与智能模型设计
移动社交网络中的用户行为研究与智能模型设计随着移动设备的普及和社交网络的兴起，移动社交网络已逐渐成为人们日常生活中不可或缺的一部分。
不同于传统的社交网络，移动社交网络具有更强的移动性和实时性，用户使用移动社交网络的行为也更加多样化和复杂化。
因此，移动社交网络中的用户行为研究和智能模型设计已经成为社交网络领域的重要课题。
一、移动社交网络中的用户行为研究在移动社交网络中，用户的行为和活动具有一定的规律和特点，研究这些规律和特点可以帮助我们更好地了解用户的需求和行为习惯。
移动社交网络中的用户行为主要包括以下几个方面：1.社交行为社交行为是移动社交网络中最主要的行为之一。
用户通过分享信息、留言评论、添加好友等方式进行社交互动，建立起自己在社交网络中的社交关系，同时也获取到了社交网络所提供的丰富信息资源。
2.信息获取行为移动社交网络中的信息获取行为包括查看好友的动态、搜索和浏览感兴趣的话题等。
通过信息获取行为，用户可以更加及时地了解到最新的社交网络动态，也可以更好地满足自己的信息需求。
3.游戏娱乐行为游戏娱乐是移动社交网络中的重要功能之一。
用户可以通过参与游戏娱乐活动来缓解压力，增加娱乐乐趣，也可以通过游戏娱乐来扩大自己的社交圈子。
4.购物消费行为移动社交网络也为用户提供了丰富的购物消费功能，用户可以通过在社交网络上浏览和购买商品，同时也可以在社交网络中与其他用户进行交流和分享购物心得。
二、移动社交网络中的智能模型设计移动社交网络中的用户行为具有时效性、复杂性和实时性等特点，因此需要通过智能算法和模型来进行分析和处理，以实现更好的用户体验和社交网络服务。
1.社交网络推荐算法社交网络推荐算法是指通过分析用户的行为和偏好，为用户推荐相关内容和服务的算法。
在移动社交网络中，用户需要快速获取到自己感兴趣的信息和内容，因此社交网络推荐算法的准确性和时效性是非常重要的。
2.用户兴趣和行为分析模型用户兴趣和行为分析模型是指通过对用户行为和兴趣进行分析和建模，为用户提供个性化的服务和推荐。
社交网络用户行为模型分析及应用研究
社交网络用户行为模型分析及应用研究随着社交网络的普及和快速发展，越来越多的个人和企业进入到社交媒体平台上，参与到对话和讨论中。
在这个数字化时代，社交网络已经成为人们日常生活中必不可少的一部分。
人们通过社交网络建立社交关系，分享生活经验和意见，并获取最新的信息。
但同时，社交网络也为各种社会问题带来了新的挑战。
因此，研究社交网络用户的行为模型，对于理解和应对社交网络相关问题有着重要意义。
本文将分析社交网络用户行为模型，并探讨其应用研究。
一、社交网络用户行为模型分析1.社交网络用户行为特点社交网络是由一群人共同创建和维护的社交媒体平台，它为人们提供了一个互动性高、覆盖面广、便捷快速的交流平台。
因此，社交网络用户与传统媒体的受众有着极大的不同。
社交网络用户具有以下行为特点：(1) 多元化：社交网络用户的兴趣广泛，不限于某一方面。
例如，旅游、美食、时尚、科技、政治等各种话题，人们都可以在社交网络上进行讨论和分享。
(2) 个性化：社交网络用户表现出了极大的个性化特征。
他们通过在社交网络上发布信息和互动，展现出自己的特点和风格，彰显个人的独立思考和个性魅力。
(3) 互动性：社交网络是一个互动性强的交流平台。
用户可以轻松地发表自己的意见和看法，以及对他人的信息进行评论和分享，进而促进用户间关系的加深。
(4) 实时性：社交网络即时传递信息的能力，使得用户可以更加方便地获取最新的资讯和信息。
同时，这也让社交网络上的信息和消息变得更加快速，更容易在短时间内得到传播。
2.社交网络用户行为模型社交网络用户行为模型描述了社交网络用户在平台上的行为方式和规律。
基于社交网络用户行为模型，可以了解用户的需求和行为，设计出更加贴合用户需求的社交应用和服务。
下面将分别介绍用户行为模型的各个过程。
(1) 发现社交网络平台在社交网络用户的行为过程中，用户首先需要找到社交网络所在的平台。
大多数用户可以通过搜索引擎、广告、社会媒体和口碑等方式了解社交网络平台。
移动社交网络中的用户行为模式研究
移动社交网络中的用户行为模式研究移动社交网络是当前最为流行的一种社交方式，它的普及和使用已经成为了人们日常生活不可或缺的一部分。
尤其是在智能手机普及的时代，移动社交网络的用户和用户行为越来越多样化。
因此，我们需要探究移动社交网络中的用户行为模式，以更好地了解这种社交方式。
一、移动社交网络的用户特点与传统社交网络不同的是，移动社交网络用户的特点主要表现在以下几个方面：1.时间特点：用户在移动社交网络上的时间往往是零散的。
即用户在闲暇时间，或者是在各种场景下使用该社交网络。
2.便携性：智能手机的出现，使得用户可以随时随地使用移动社交网络。
而且，相对于传统的电脑端社交网络，移动社交网络的操作更加方便快捷。
3.个性化：移动社交应用更加注重用户体验和设备兼容性，可以更好地实现个性化的需求。
4.互动性：移动社交网络上的互动非常活跃，用户可以通过各种方式在社交网络上与其他用户进行互动和交流。
5.社交属性强：大多数移动社交网络的核心功能基于社交功能，用户使用移动社交网络主要就是为了建立和维护自己的社交关系。
二、移动社交网络的用户行为模式1.动态发布动态发布是所有移动社交网络的重要功能。
在移动社交网络上，用户可以就职业、爱好、生活状态等发布个人动态，来展现自己的社交形象。
2.点赞和评论点赞和评论是移动社交网络上的常见社交行为。
通过点赞和评论，用户可以互动和交流。
点赞和评论数量可以反应出自己的社交影响力。
3.私信私信功能使得用户可以与其他用户进行一对一的私密交流，主要用于维护和加强个人的社交关系。
4.加好友加好友功能是所有移动社交网络中比较重要的功能。
通过加好友，用户可以互动和建立新的社交关系。
5.分享分享是移动社交网络中的主要功能之一。
通过分享来表达自己的看法和观点，同时也可以扩大自己的社交圈。
三、移动社交网络的发展趋势对于移动社交网络的未来发展，我们可以从以下几个方面来看：1.社交网络与生活场景融合随着移动互联网的发展，越来越多的智能设备融入我们的日常生活。
移动社交网络的用户行为分析研究
移动社交网络的用户行为分析研究随着智能手机和移动互联网的普及，人们逐渐减少了使用电脑的频率，越来越多的人开始使用移动社交网络。
移动社交网络与传统社交网络的区别在于，它可以随时随地进行交流和互动，人们通过移动社交网络可以分享生活中的各种经历和感受。
移动社交网络已经成为了人们生活中重要的一部分，对此，我进行了一些用户行为分析研究。
一、使用时间的分析我首先对移动社交网络用户的使用时间进行了分析，结果发现用户主要在上午和晚上两个时间段使用移动社交网络，特别是晚上。
在工作日，用户更多的是在下班后使用社交网络，而在周末和假期，用户的使用时间更多的是在白天。
这个发现可以为移动社交网络的广告投放策略提供参考，比如可以将广告投放在用户活跃的时间段，以获得更好的效果。
二、使用内容的分析我接着对移动社交网络用户的使用内容进行了分析，结果发现用户主要使用移动社交网络来进行社交互动、浏览新闻和娱乐内容。
在社交互动方面，用户更多的是进行文本、图片、视频的分享，同时也会回复其他用户的分享和评论。
在浏览新闻和娱乐内容方面，用户更多的是浏览各类新闻资讯、音乐和视频等。
这个发现可以为移动社交网络的内容优化提供参考，比如可以增加更多的社交互动功能和娱乐内容，以吸引更多的用户。
三、用户特点的分析我进一步对移动社交网络用户的特点进行了分析，结果发现用户主要有以下几个特点：1. 年龄分布广泛：移动社交网络的用户年龄覆盖范围非常广，从青少年到老年人都有使用者。
2. 多数为女性：在用户性别方面，移动社交网络的女性用户占据了大多数。
3. 交互性强：移动社交网络用户对社交互动的需求较强，他们希望通过社交网络与朋友和家人保持联系，并与其分享生活中的点滴。
4. 敏感度高：移动社交网络用户对个人信息和隐私保护十分重视，他们通常会设置隐私保护选项，限制公开分享的内容和信息。
以上这些特点可以为移动社交网络的产品设计提供参考，比如可以针对女性用户设计更多的娱乐内容，提高交互性，同时也要加强用户隐私保护措施，保证用户信息安全。
社交网络用户行为模型研究与应用
社交网络用户行为模型研究与应用随着互联网技术的不断发展，社交网络已经成为了人们生活中不可或缺的一部分。
社交网络的广泛应用使得人们更加便利地获取信息、交流思想、展示自我。
在社交网络上，人们不仅仅是一个简单的信息传递者，更是一个复杂的信息交互体，其行为方式和行为模型也愈发复杂和多变。
本文将对社交网络用户行为模型进行探讨，并进一步研究其应用。
一、社交网络用户行为模型1. 社交网络用户行为特征首先，我们需要深入了解社交网络用户的行为特征。
根据以往的研究和数据分析，社交网络用户具有以下几个主要的行为特征：（1）用户对信息的爆炸式传播：社交网络的信息传播速度非常快速，用户在短时间内能够将一条信息传播给最广泛的受众群体。
（2）用户的社交关系紧密程度：社交网络上的用户主要通过“好友”、“关注者”等方式建立社交关系，而这些关系通常都比较亲密。
（3）用户的信息获取途径：社交网络用户获取信息的途径主要是从其他用户分享的内容中获取，这也间接地影响了用户产生的行为模式。
2. 社交网络用户的行为模型社交网络用户的行为模型可以通过对其行为过程的数据分析和挖掘得到，同时也受到许多因素的影响，例如用户的个性，信息的性质以及社交网络平台的特点。
通常情况下，社交网络用户的行为模型可以划分为以下几个主要的方面：（1）信息分享行为模型：社交网络用户通常会通过分享自己的观点、感受、知识等信息，来展示自己的个性和获得他人的认可。
因此，信息分享在社交网络上是一种主流的行为模式，而其分享的内容也会受到多方面的影响。
（2）信息获取行为模型：社交网络用户在获取信息时，通常会根据自身的兴趣和需求来选择信息来源，并且通常会通过浏览、关注或者搜索等方式来获取所需信息。
（3）社交互动行为模型：社交网络用户在建立社交关系的过程中，会进行相应的社交互动。
这种互动包括点赞、评论、转发等行为，而行为的形式和程度也与用户的个性、性格等因素密切相关。
二、社交网络用户行为模型的应用社交网络用户行为模型的应用非常广泛，其主要包括以下几个方面：1. 用户画像通过对社交网络用户的行为数据进行分析，可以获得用户的画像信息，包括用户的年龄、性别、兴趣、职业等信息。
移动社交网络中的用户行为研究
移动社交网络中的用户行为研究随着移动技术的快速发展，移动社交网络已成为人们日常生活不可或缺的一部分。
人们通过移动社交网络进行信息交流、分享生活点滴、与朋友互动等。
这种新型的社交方式带来了许多独特的用户行为，因此对移动社交网络中用户行为的研究变得尤为重要。
移动社交网络中用户与传统社交网络中用户的行为模式有所不同。
移动社交网络提供了更方便快捷的交互方式，使用户可以随时随地与朋友进行在线社交。
这种便捷性对用户行为产生了直接影响，引发了一系列重要问题的研究，如用户在线时间的变化、社交信息分享的模式及对用户隐私的影响等。
首先，移动社交网络改变了用户在线时间的模式。
与传统的网页社交网络不同，移动社交网络的特点在于用户可以随时随地访问，无论是在公共场所还是在家中。
这种特点使得用户的在线时间变得更加分散和零碎。
研究表明，在移动社交网络中，用户经常以短时间片段的方式去访问，而非连续较长时间的方式。
这种行为模式对于移动社交网络的设计和开发具有重要意义，开发者应该更好地适应用户的在线时间模式，提供更简洁、直观的界面和功能。
其次，移动社交网络中的用户社交行为也有着独特的特点。
由于移动设备的特点，用户在移动社交网络上的社交行为更多地体现为碎片化的短暂交互，如发表状态、点赞、评论等。
用户更倾向于在碎片时间内完成这些行为，而无法像传统社交网络那样进行长时间的深入交流。
这种行为模式在移动社交网络平台上的交互设计中需要予以考虑，提供更便捷、高效的社交功能，以满足用户的需求。
此外，移动社交网络对用户隐私的影响也值得关注。
与传统社交网络相比，移动社交网络更容易泄露用户的隐私信息。
用户在移动设备上使用社交网络时，往往会在公共场所或不受信任的网络环境中，面临着更大的安全风险。
除了传统的隐私设置和安全功能外，研究人员还应通过技术手段和加强用户教育来保护用户的隐私。
同时，用户行为研究还可以进一步探讨移动社交网络中用户的心理和情感需求，并通过这些需求的分析，为移动社交网络平台的改进提供指导。
社交网络中用户行为的模型研究
社交网络中用户行为的模型研究社交网络已经成为了人们日常生活中不可或缺的一部分，它的出现改变了人们交流的方式。
社交网络平台因其信息获取的便捷、传播速度快、覆盖面广、互动性强等特点，深深地吸引了大众的关注。
同时，人们在社交网络中的行为越来越受到了研究者们的关注。
那么，社交网络中的用户行为模型是怎样的呢？社交网络用户的基本行为模型社交网络用户的基本行为模型包括注册、分享、互动等几个方面。
在注册方面，社交网络平台要求用户先进行注册，而注册需要填写一些个人信息，如姓名、年龄等。
在提交信息后，就可以登录社交网络，进入社交网络平台。
在这个平台中，用户可以发布一些有关自己的信息或者一些有趣的生活照片等等。
这些信息可以在用户的个人主页展示出来，供其他用户浏览。
通过这些信息的发布，用户可以增加与其他用户的互动。
互动就是社交网络用户的另外一个基本行为模型。
例如，用户可以对别人的信息进行评论、点赞等操作，也可以给其他用户发私信或者进行一些聊天互动。
社交网络中的用户行为分析在社交网络中，用户行为的分析通常都是从网络连接性、用户兴趣爱好、用户活跃程度等方面来描述和研究的。
其中，网络连接性是最基本的分析维度之一，它通常可以分为四类，即社交网络中的友好、粉丝、关注和推送等。
用户兴趣爱好是社交网络用户在社交平台上表达自己的方式，也是社交网络平台根据用户信息和行为数据，来实现定向广告投放的主要依据。
用户活跃程度则是评估一个用户的社交网络参与度和贡献度。
这些指标可以通过用户的发言数量、回复数量、分享数量等数据来衡量。
社交网络用户行为的模型构建社交网络用户行为模型构建主要有社交网络分析法、网络行为分析法、事件序列分析法等多种方法。
其中，社交网络分析法主要是通过社交网络的拓扑结构来寻找用户之间的传播路径和转化原因。
网络行为分析法则是通过分析用户的在线行为数据，如搜索历史、访问时间等，来揭示用户的行为特征和交互模式。
事件序列分析法则是通过分析社交网络平台上的关键事件序列，如用户注册、信息发布等，来揭示用户行为模式和社交网络平台的演化规律。
移动社交网络及其应用研究
移动社交网络及其应用研究随着移动互联网时代的到来，移动社交网络已经成为了人类的基本需求之一。
这种新型的社交方式在近年来迅速发展，并在各种应用中得到了广泛的应用。
本文将从三个方面，介绍移动社交网络的发展、应用和研究。
一、移动社交网络的发展移动社交网络是基于移动互联网和社交网络的结合，其起源于美国，由2005年美国哈佛大学学生马克·扎克伯格创立的Facebook开始。
Facebook目前已经成为全球最大的社交平台，并且在不断发展壮大。
除了Facebook之外，微信、QQ、SNS、Instagram等平台也慢慢地崛起，成为了人们生活中的重要组成部分。
与传统的社交网络不同的是，移动社交网络更加快捷、方便和实时。
移动社交网络的发展主要受到了以下几个方面的影响：1. 移动互联网的普及。
随着智能手机的普及，人们随时随地都可以使用移动互联网进行社交活动，这让移动社交网络得以快速发展。
2. 消费模式的变化。
随着人们生活水平的提高，消费模式也大大发生了变化。
人们不再只是关注实物商品，更多地关注拉近人与人之间的距离，这就使移动社交网络成为了人们的必需品。
3. 个人化的需求。
在移动社交网络的带动下，人们不再局限于实体社交圈中，也不再局限于自己局限的物理空间，而是可以与世界各地的人们进行互动交流，满足个性化的需求。
二、移动社交网络的应用移动社交网络的应用非常广泛，包含了很多方面，下面就来简单介绍一些。
1.个人社交。
个人社交是最基本，也是最核心的应用。
Facebook、微信、QQ、Twitter等平台都提供了这种应用，它们可以满足人们日常的社交需求，包括找人、聊天、发动态等。
2. 商业社交。
随着移动社交网络的发展，越来越多的商家也开始使用移动社交网络进行营销活动。
例如，通过微信公众号或QQ空间发布活动信息、打广告，与潜在客户进行线上沟通等等，都已经成为了商家进行营销的一个重要工具。
3. 休闲娱乐。
包括游戏、音乐、电影、娱乐活动等休闲娱乐应用，这些应用主要通过社交平台进行分享和传播，拉近人与人之间的距离，拉近人与娱乐之间的距离，满足人们对娱乐的需求。
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移动社会网络的用户访问模型及应用研究分类号!殴塑!垒重庆邮电大学硕士学位论文Modelof mobile英文题目visitingPeople's璺Q璺i垒!坠璺鲤Q￡k垒塾堕i!璺垒卫卫!i￡垒鱼Q望论．文提交日期至Q!墨!鱼!鱼论文答辩日期幽．氯25日年月独创性声明本人声明所呈交的学位论文是本人在导师指导下进行的研究工作及取得的研究成果。
据我所知，除了文中特别加以标注和致谢的地方外，论文中不包含其他人已经发表或撰写过的研究成果，也不包含为获得重庆邮电太堂或其他教育机构的学位或证书而使用过的材料。
与我一同工作的同志对本研究所做的任何贡献均已在论文中作了明确的说明并表示谢意。
学位论文作者签名：声辱、签字醐：弦f，年厂月下学位论文版权使用授权书本学位论文作者完全了解有关保留、使用学位论文的规重迭邮电盔堂定，有权保留并向国家有关部门或机构送交论文的复印件和磁盘，允许论文被查阅和借阅。
本人授权可以将学位论文的全部或部分内容编入有关重废由＆电太堂数据库进行检索，可以采用影印、缩印或扫描等复制手段保存、汇编学位论文。
保密的学位论文在解密后适用本授权书刷程名．沁学位敝作者答名：膨、像签字吼矽f；年岁月叶日签字吼邳年多月下摘要摘要移动社会网络兼具移动属性与社会属性，具有轻量级、移动性、一站式平台服务、贴近用户及基于位置服务的特性，呈现出良好的发展态势，有着广阔的用户市场与盈利空间。
针对移动社会网络的学术研究，尤其是用户网络行为方面的研究对于其网络优化、业务营销推广、用户行为预测及网络安全等具有难以估量的价值。
移动社会网络在近几年才开始发展，其网络架构、通信流程、用户访问模式、内容资源及相关业务应用等都与传统的Intemet社会网络存在很大的差别，其用户群体行为规律与流量特性也存在较大差异。
目前关于传统社会网络的用户与网络行为的研究相对成熟，而关于移动社会网络的用户与网络行为的研究较为少见。
移动社会网作为移动互联网的一种应用服务，其用户访问行为在范畴上也属于移动互联网的用户访问行为。
本文根据现有的移动互联网流量模型，给出了一个包含会话层、事务层与数据包层的社会网络用户访问模型，并给出了该模型的各参数指标。
以该模型为基础，重点对移动社会网络的生命周期评估、网络流量特性及网页推荐这三个方面进行了研究。
本文通过对前述模型参数的分析，提取两个关键参数指标分别表征移动社会网站的竞争地位与竞争实力，得到了一个移动社会网络生命周期评估模型，可用于评估一个移动社会网站的发展状况。
基于实测数据，验证了评估模型的有效性。
其次，从用户访问特征、会话特征、与邻居站点关系特征这3大方面分析和讨论了处于不同生命阶段的移动社会网络，其用户的群体行为规律与流量特征。
在访问模型的事务层面上，对用户访问移动社会网络的访问序列进行分析，有助于了解用户群体对网络的使用习惯从而实现访问行为的预测，然而目前尚缺乏对移动社会网用户访问序列的分析。
本文在Markov链模型的基础上，给出一个具有“用户感知”的网页推荐模型，能适用于大流量关键节点网页的预测推荐，弥补了以往预测算法无用户感知、需反复训练、难以应用到移动社会网络的问题。
基于大量用户访问wap．renren．corn的真实数据，验证这个预测模型的有效性与高准确性。
关键词：移动社会网络，用户网络行为，网络流量，Markov链重庆邮电大学硕士论文Abstractthecharacteristlcsandsocialproperty,hasS0cialMobilenelwork,integratingpropertyandlocation-based??Itservicetotheusers，one-stopofmobil如lightweight，closingonbroadandhasa space??So，researChesmomentum profitapresentsgooddevelopmentonnetworkvalueofincalculableitsuserbehavior，are socialmobilene帆ork，especiallyandnetwork security,etc??behaviorpredictionoptiIllizatioIl，businessmarketing，usermofdifferenceshaslotssocialnetworkinrecentyears，mobileDevelopedprocess，networkinnetworkarchitecture，communicationsocialnetworknaditionalandnetflowcharacteristlcsbehaviorcoI删resollrces．Usergroup’SseⅣices．arldnetworkISsocialoftraditionalonuserbehavior membc№n mayvarygreatly．Researchnetworkofmobilesocialuserbehavioronma：turerelativelycurrently．However，researchiSrare．service??What’Smore，mobileInternet oftheanMobilesocialnetwod【isapplicationbehaviorIntemetusertothemobilenetworkalsoofmobilesocial belongsuSerbeh撕ormobileof Intemet，weonthemodel visitingthis people’s onthepaper,basedcategory．Innetworkwith3mobilesocialofex眦anlodelusers’visitingframeworkoftheontheofthismodel．Based theparameters_pac廛 agelayerlI，andpresent7accessandusersfeatureson assessment，netflowresearcheslife―cyclemodel．wegivesocialnetwork．ofmobilebehaviorpredictionassessmenttominea modelthelife。
cycleon of helpspreviousAnalysisparameterstoindicatemodelfrom competitive2 userS’visitingmodelbyextra烈ingparametersUStoassesstheCan developmenthelpand strengthrespectively．ItpositioncompetitiveuserbehaviorandtheourmodelandiIa：ta evaluate exploreonreal set，westatus．Basedtheareindifferentsocialnetworks byshowingwhenmobile phasenemowcharaCteristicswithfeatureandrelationshipaccesscharacteristics，session in3perfIonnaIlceaspects：userwebsites．neighborussocialnetworktomobile mayhelpsofuse rs’accessonsessionsequenceAnalysisrealizeuserbehaviornetworkSOasto prediction??ofunderSt锄1dthebasicto usagenetworkusers’accessonthemobilesocial sequence??InislackofHowever,itanalysismodeltomarkovchainauser-aware pre-fetchpredictionthis dynamicpapler，wepresentonrealnetworkinmobilesocialtraffic eco。
system??Basedsomekey．pathwebpagesbigformodel．Thismethodmakesevaluatethe upofclick．妣锄datawap．renren．com，weIII重庆邮电大学硕士论文tothe withoutalgorithmsuser-awareness，repeatedtraining，difficultpreviouspredictiontomobilesocialnetworks．applyChainwords：mobilesocialnetwork，userbehavior,networktraffic，MarkovKeyIV目录目录摘要 (I)Abstract…．．…．．…．……．……．…．…………．．…………．……．．……．……．．……………．………．…．．…．…．．．III第一章绪论……………………………………………………………………………．11．1选题背景及意义 (1)1．2研究现状 (2)1．2．1传统社会网络的用户网络行为研究…………………………………一21．2．2移动社会网络的用户网络行为研究…………………………………．．21．3论文主要工作以及贡献…………………………………………………-…一31．4论文的组织结构 (4)第二章移动社会网络的用户网络行为分析概述…………………………………一52．1SNS与移动互联网融合趋势…………………………………………………．52．2移动社会网络简介……………………………………………………………．62．2．1什么是移动社会网络…………………………………………………．62．2．2移动社会网络业务……………………………………………………．82．3移动社会网用户网络行为分析的研究内容…………………………………．．92．4本章小结 (10)第三章移动社会网络的用户访问模型 (11)3．1移动互联网用户访问模型……………………………………………………1l3．2移动社会网络用户访问模型 (12)3．3实验数据集与用户访问行为识别 (15)3．3．1基础实验数据介绍 (15)3．3．2移动社会网络用户访问行为识别..................． (16)第四章移动社会网络的生命周期评估模型 (19)4．1移动社会网络的生命周期…………………………………………………．．194．1．1BCG波士顿矩阵与生命周期 (19)4．1．2生命周期转移 (19)4．2移动社会网络的生命周期建模 (21)4．2．1移动社会网络用户行为特性分析 (21)4．2．2移动社会网络用户访问模型指标……………………………………．214．2．3生命周期评估模型 (22)4．3模型性能评估………………………………………………………………一234．3．1数据集选取 (23)V重庆邮电大学硕士论文4．3．2模型应用 (24)4．3．3结果分析........................． (25)4．3．4模型扩展 (26)4．4不同生命阶段的MSN用户网络行为特征…………………………………．264．4．1MSN用户访问特征 (27)4．4．2MSN会话特征 (30)4．4． 3 1MSN与邻居站点关系特性 (3)4．5本章小结……………………………………………………………………．．34第五章移动社会网络的页面推荐研究 (37)5．1Markov链预测模型简介……………………………………………………．．375．1．1一阶Markov链模型…………………………………………………．375．1．2其它Markov链预测模型及其局限性………………………………．．385．2UDM模型基础………………………………………………………………．395．2．1用户等级模式 (39)5．2．2移动社会网的关键网页 (39)5．3UDM模型． (41)5．3．1UDM模型介绍………………………………………………………一415．3．2UDM模型算法………………………………………………………．．4l5．3．3性能评估指标…………………………………………………………．435．3．4时空复杂度分析………………………………………………………．435．4UDM模型性能评估…………………………………………………………．445．4．1数据描述...................................................．． (44)5．4．2实验测试………………………………………………………………．465．4．3性能评估讨论…………………………………………………………．485．5本章小结……………………………………………………………………．．49总结及展望 (51)第六章6．1总结 (51)OI 526．2展望……………………………………………………………O．．．．O致射…．．……………………………………………………………………………………………………………．53参考文献………………………………………………………………………………．55附录攻读硕士学位期间从事的科研工作及取得的研究成果 (59)VI第一章绪论第一章绪论1．1选题背景及意义NetworkService，SNS ，它是建立在美国著名社会网络即社会网络服务 SocialIntemet社会性服务，支持人们建立互信、紧密的社会关系。