基于復雜網絡理論和通話記錄的用戶行為異常識別研究.pdf

1、隨著移動電話的普及，移動電話已經成為人們日常生活中必不可少的工具之一，正是由于其使用的廣泛性，使得移動通話記錄成為最能反映一個人日常行為的載體，通過對移動通話記錄的挖掘，能發(fā)現許許多多有用的信息。相比于傳統的QQ聊天記錄、微博轉發(fā)記錄，移動通話記錄能夠從時間、空間等多個維度進行分析，分析得到的結果更具有代表性。通過移動通話記錄來進行用戶通話行為異常識別的研究，可以發(fā)現潛在的異常用戶，為社會的反恐，維穩(wěn)提供重要的信息。
　　 本文

2、利用中國移動手機用戶在幾個小區(qū)中為期3個月的通話話單來進行研究，主要介紹了利用復雜網絡特征來構建MCG網通話行為特征庫、模糊決策樹算法、以及特定人員未知號碼的識別技術。重點介紹了如何選擇構造MCG網的特征庫和利用模糊決策樹算法來對用戶通話行為是否異常進行識別。在構建模糊決策算法的過程中，詳細分析了PN、IN、Gain參數對模糊決策樹性能的影響，在進行分析比較的基礎上，得出了最優(yōu)的參數。實驗結果表明，經過參數選擇之后生成的模糊決策樹，針對

3、用戶通話行為異常的識別，能夠減少模糊決策樹的層數和葉子節(jié)點的個數，達到較高的準確率。
　　 用戶通話行為異常識別，是一種采用模式識別的方法，通過對移動通話的話單記錄進行分析，在提取通話記錄特征庫的基礎上，采用一種合適的算法來對通話行為數據進行挖掘，并給出識別結果。常用的算法包括樸素貝葉斯算法，人工神經網絡和決策樹算法，通過分析各種算法的優(yōu)缺點，發(fā)現模糊決策樹算法由于采用了模糊理論，在對結果的表示上不是給出清晰的結論，而是通過隸屬