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J-GLOBAL ID：201702237621765906   整理番号：17A1988775

携帯電話ユーザにおけるネットワーク期間のハイブリッドMarkov予測手法【JST・京大機械翻訳】

A mixed Markov Method to Predict the Surfing Time Period of Mobile Phone Users

著者 (5件)： Fang Zhixiang (武漢大学測絵遥感信息工程国家重点実験室,武漢 430079;地球空間信息技術協同創新中心,武漢 430079) ,  Yu Chong (武漢大学測絵遥感信息工程国家重点実験室,武漢,430079) ,  Zhang Tao (中国移動通信集団湖北有限公司業務支cheng中心,武漢,518055) ,  Feng Mingxiang (武漢大学測絵遥感信息工程国家重点実験室,武漢,430079) ,  Ni Yaqian (武漢大学測絵遥感信息工程国家重点実験室,武漢,430079)
資料名： Diqiu Xinxi Kexue Xuebao  (Diqiu Xinxi Kexue Xuebao)
巻： 19  号： 8  ページ： 1019-1025  発行年： 2017年 
JST資料番号： C2670A  ISSN： 1560-8999  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： 中国 (CHN)  言語： 中国語 (ZH)

抄録/ポイント： 携帯電話利用者におけるネットワーク時間の研究と予測は,携帯電話ユーザの挙動とパターン分析,ネットワークサービスのコンテンツ設計,ネットワークの粘着性,心理学,およびモバイルビジネスのインテリジェントのために非常に重要である。本論文では,Markovモデルと相関ルールモデルに基づいて,携帯電話ネットワークにおけるハイブリッドMarkov予測法(Lift-Mark-Markov(LM))を提案した。最後に,中国の都市の4G携帯電話利用者のトラフィックによって発生するトラフィックデータを用いて,実験と検証を行った。研究により;この実験区域の37.66%の携帯電話ユーザーの個体は明らかに日周期の周期性の特性がある;提案したLM法は,10,20,30,40,50,60分の間隔において,MarkovモデルとMostvalueモデルよりも良好な予測精度を示し,60分の間隔で79.75%の平均精度を達成することができた。それは,Markovモデル(74.64%)とMostvalueモデル(64.44%)より良かった。LM法の予測精度分布は他の2種類のモデルより狭く、しかも密度分布ピーク値が最も高く、標準偏差が最も小さく、本文の方法は人群の上網期予測の正確率に対して集中と安定性があり、良好な予測性能があることを示した。Data from Wanfang. Translated by JST【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： ピーク値 ,  中華人民共和国 ,  標準偏差 ,  *予測技法 ,  都市 ,  *ネットワーク ,  コンテンツ ,  *携帯電話 ,  日周期 ,  心理学 ,  密度分布 ,  *予測
準シソーラス用語： 予測精度 ,  Markovモデル ,  パターン解析 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： mobile phone data ,  surfing behaviors by mobile phone ,  characteristics of surfing time ,  time period prediction ,  mixed Markov method

分類 (2件)： 計算機網  (JC03000K) ,  移動通信  (ND08030H)

タイトルに関連する用語 (2件)： 携帯電話 ,  予測手法