基于移動(dòng)通話行為的社交網(wǎng)絡(luò)建模與目標(biāo)探測算法：理論、實(shí)踐與創(chuàng)新一、引言1.1研究背景與意義在信息技術(shù)飛速發(fā)展的當(dāng)下，移動(dòng)通信已然成為人們生活中不可或缺的一部分。手機(jī)通話作為社交交流的關(guān)鍵手段，憑借其便捷性與實(shí)時(shí)性，深受大眾喜愛。隨著移動(dòng)通信和互聯(lián)網(wǎng)的深度融合，手機(jī)不僅是通訊工具，更成為社交關(guān)系的重要載體。移動(dòng)通話行為中蘊(yùn)含著豐富的社交信息，對這些信息進(jìn)行深入挖掘和分析，有助于構(gòu)建精準(zhǔn)的社交網(wǎng)絡(luò)模型，進(jìn)而為多領(lǐng)域的研究與應(yīng)用提供堅(jiān)實(shí)的理論和實(shí)踐支撐。移動(dòng)通信運(yùn)營商在長期運(yùn)營過程中積累了海量的通話記錄、客戶信息及計(jì)費(fèi)信息等數(shù)據(jù)。這些數(shù)據(jù)猶如一座蘊(yùn)含豐富寶藏的礦山，通過復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)理論構(gòu)建相應(yīng)的網(wǎng)絡(luò)模型，并運(yùn)用數(shù)據(jù)分析技術(shù)對其中的海量數(shù)據(jù)進(jìn)行挖掘，能夠提取出諸多有價(jià)值的信息。比如，通過分析通話記錄中的通話時(shí)長、通話次數(shù)、通話時(shí)間和通話地點(diǎn)等信息，可以了解用戶的社交行為模式、社交圈子的大小和結(jié)構(gòu)，以及用戶在社交網(wǎng)絡(luò)中的位置和影響力。這些信息不僅能為移動(dòng)通信運(yùn)營商制定營銷策略、優(yōu)化服務(wù)質(zhì)量、提升用戶滿意度提供有力依據(jù)，還在其他多個(gè)領(lǐng)域展現(xiàn)出巨大的應(yīng)用潛力。在社交網(wǎng)絡(luò)分析領(lǐng)域，基于移動(dòng)通話行為構(gòu)建的社交網(wǎng)絡(luò)模型，能更真實(shí)地反映人與人之間的社交關(guān)系。與傳統(tǒng)社交網(wǎng)絡(luò)平臺數(shù)據(jù)相比，移動(dòng)通話數(shù)據(jù)不受用戶主動(dòng)行為（如添加好友、發(fā)布動(dòng)態(tài)等）的限制，更能體現(xiàn)自然狀態(tài)下的社交聯(lián)系。通過對通話社交網(wǎng)絡(luò)的宏觀和微觀特性分析，如網(wǎng)絡(luò)密度、平均路徑長度、聚類系數(shù)等指標(biāo)的計(jì)算，可以深入了解社交網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)和演化規(guī)律，為研究社交網(wǎng)絡(luò)中的信息傳播、群體行為等提供新的視角和方法。例如，在研究謠言傳播或病毒式營銷時(shí)，借助通話社交網(wǎng)絡(luò)模型，可以更準(zhǔn)確地預(yù)測信息的傳播路徑和范圍，制定相應(yīng)的控制或推廣策略。在個(gè)性化推薦方面，移動(dòng)通話行為數(shù)據(jù)能為推薦系統(tǒng)提供豐富的用戶特征信息。通過分析用戶的通話對象、通話頻率和通話時(shí)長等數(shù)據(jù)，可以推斷用戶的興趣愛好、職業(yè)特點(diǎn)和社交需求，從而為用戶提供更精準(zhǔn)的個(gè)性化推薦服務(wù)。以電商推薦為例，若發(fā)現(xiàn)用戶經(jīng)常與從事某行業(yè)的人通話，可推測用戶對該行業(yè)相關(guān)產(chǎn)品可能有興趣，進(jìn)而為其推薦相關(guān)商品；在內(nèi)容推薦領(lǐng)域，根據(jù)用戶的社交圈子和通話行為，推薦符合其社交群體偏好的新聞、文章、視頻等內(nèi)容，能夠有效提升用戶的參與度和滿意度。在情感計(jì)算領(lǐng)域，雖然通話內(nèi)容通常難以獲取，但通話行為本身也能反映一定的情感信息。例如，頻繁且長時(shí)間的通話可能暗示雙方關(guān)系密切、情感深厚；而突然減少的通話次數(shù)可能表示關(guān)系出現(xiàn)變化。通過對這些通話行為特征的分析，可以嘗試構(gòu)建情感模型，對用戶之間的情感狀態(tài)進(jìn)行評估和預(yù)測。這在客戶關(guān)系管理、心理健康監(jiān)測等方面具有重要應(yīng)用價(jià)值。在客戶關(guān)系管理中，企業(yè)可以通過分析與客戶的通話行為，及時(shí)發(fā)現(xiàn)客戶的不滿或潛在需求，采取相應(yīng)措施進(jìn)行改進(jìn)，提高客戶忠誠度；在心理健康監(jiān)測方面，對于一些高危人群，如抑郁癥患者，通過分析其通話行為的變化，可及時(shí)發(fā)現(xiàn)其心理狀態(tài)的異常，進(jìn)行干預(yù)和治療。1.2研究目標(biāo)與創(chuàng)新點(diǎn)本研究旨在通過對移動(dòng)通話行為數(shù)據(jù)的深入挖掘和分析，構(gòu)建精準(zhǔn)反映用戶社交關(guān)系的社交網(wǎng)絡(luò)模型，并設(shè)計(jì)高效的目標(biāo)探測算法，以實(shí)現(xiàn)對用戶行為模式和社交目標(biāo)的準(zhǔn)確識別與預(yù)測。具體而言，研究目標(biāo)包括：全面且準(zhǔn)確地采集和預(yù)處理移動(dòng)通話行為數(shù)據(jù)，確保數(shù)據(jù)的完整性、準(zhǔn)確性和可用性，為后續(xù)的建模和分析奠定堅(jiān)實(shí)基礎(chǔ)；基于復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)理論和先進(jìn)的數(shù)據(jù)分析技術(shù)，充分考慮通話行為的多維度信息，如通話時(shí)長、頻率、時(shí)間、地點(diǎn)等，構(gòu)建具有高解釋力和預(yù)測能力的社交網(wǎng)絡(luò)模型；通過對社交網(wǎng)絡(luò)模型的系統(tǒng)分析，深入挖掘用戶的社交關(guān)系和行為特征，實(shí)現(xiàn)對用戶的精準(zhǔn)聚類和刻畫，為目標(biāo)探測提供豐富的特征信息；設(shè)計(jì)并實(shí)現(xiàn)有效的目標(biāo)探測算法，能夠根據(jù)用戶的社交關(guān)系和行為特征，準(zhǔn)確識別用戶的目標(biāo)類型，并為用戶提供個(gè)性化的推薦服務(wù)。在研究過程中，本研究力求在以下幾個(gè)方面實(shí)現(xiàn)創(chuàng)新：在數(shù)據(jù)處理方面，針對移動(dòng)通話行為數(shù)據(jù)的高維度、海量性和復(fù)雜性等特點(diǎn)，提出一種融合多種數(shù)據(jù)清洗和特征提取技術(shù)的方法，以提高數(shù)據(jù)質(zhì)量和挖掘效率。該方法不僅能夠有效去除數(shù)據(jù)中的噪聲和異常值，還能提取出更具代表性和區(qū)分度的特征，為后續(xù)的建模和分析提供有力支持。在社交網(wǎng)絡(luò)建模方面，突破傳統(tǒng)的基于簡單連接關(guān)系的建模方式，引入動(dòng)態(tài)權(quán)重和時(shí)間序列分析，構(gòu)建能夠反映社交關(guān)系動(dòng)態(tài)變化的加權(quán)時(shí)序社交網(wǎng)絡(luò)模型。該模型能夠更好地捕捉用戶社交行為的時(shí)變特征和強(qiáng)度差異，更真實(shí)地反映社交網(wǎng)絡(luò)的演化過程。在目標(biāo)探測算法設(shè)計(jì)方面，結(jié)合深度學(xué)習(xí)和圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)，提出一種基于圖注意力機(jī)制的目標(biāo)探測算法。該算法能夠自動(dòng)學(xué)習(xí)社交網(wǎng)絡(luò)中節(jié)點(diǎn)和邊的重要性，有效整合多源信息，提高目標(biāo)探測的準(zhǔn)確性和魯棒性，同時(shí)能夠處理大規(guī)模社交網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)，滿足實(shí)際應(yīng)用的需求。1.3研究方法與技術(shù)路線本研究綜合運(yùn)用多學(xué)科的方法和技術(shù)，以實(shí)現(xiàn)研究目標(biāo)。在數(shù)據(jù)采集階段，與移動(dòng)通信運(yùn)營商合作，獲取大規(guī)模的移動(dòng)通話行為數(shù)據(jù)。這些數(shù)據(jù)涵蓋通話記錄、客戶基本信息、地理位置信息等多個(gè)維度，確保數(shù)據(jù)的全面性和代表性。在數(shù)據(jù)采集過程中，嚴(yán)格遵循相關(guān)法律法規(guī)和隱私保護(hù)原則，對用戶數(shù)據(jù)進(jìn)行加密和脫敏處理，確保用戶隱私安全。數(shù)據(jù)預(yù)處理是后續(xù)分析和建模的關(guān)鍵環(huán)節(jié)。首先，采用數(shù)據(jù)清洗技術(shù)，識別并去除數(shù)據(jù)中的噪聲、重復(fù)記錄和異常值。例如，通過對通話時(shí)長的分析，設(shè)定合理的閾值，過濾掉明顯錯(cuò)誤或不合理的通話記錄，如通話時(shí)長為負(fù)數(shù)或超長異常的記錄。對于缺失值，根據(jù)數(shù)據(jù)特點(diǎn)和業(yè)務(wù)邏輯，采用均值填充、回歸預(yù)測或多重填補(bǔ)等方法進(jìn)行處理。接著，進(jìn)行數(shù)據(jù)格式化和標(biāo)準(zhǔn)化，將不同格式的數(shù)據(jù)統(tǒng)一轉(zhuǎn)化為便于處理的格式，對數(shù)值型數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理，使其具有相同的量綱和分布范圍，以提高數(shù)據(jù)分析的準(zhǔn)確性和效率。例如，對通話次數(shù)和通話時(shí)長進(jìn)行歸一化處理，將其映射到[0,1]區(qū)間，消除數(shù)據(jù)量級差異對分析結(jié)果的影響。在社交網(wǎng)絡(luò)建模方面，基于復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)理論，將移動(dòng)通話行為數(shù)據(jù)抽象為網(wǎng)絡(luò)模型。以手機(jī)用戶作為網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)，用戶之間的通話行為作為連接邊，構(gòu)建初始的社交網(wǎng)絡(luò)。為了更準(zhǔn)確地反映社交關(guān)系的強(qiáng)度和動(dòng)態(tài)變化，引入通話時(shí)長、通話頻率、通話時(shí)間間隔等因素作為邊的權(quán)重。例如，通話時(shí)長越長、頻率越高，對應(yīng)的邊權(quán)重越大，表明用戶之間的社交關(guān)系越緊密。同時(shí)，考慮時(shí)間序列因素，構(gòu)建加權(quán)時(shí)序社交網(wǎng)絡(luò)模型，能夠捕捉社交關(guān)系隨時(shí)間的演變規(guī)律。比如，通過分析不同時(shí)間段內(nèi)用戶之間通話行為的變化，發(fā)現(xiàn)社交關(guān)系在工作日和周末、節(jié)假日的差異，以及用戶社交圈子的季節(jié)性變化等。對于用戶社交關(guān)系和行為特征的分析，運(yùn)用社會網(wǎng)絡(luò)分析（SNA）方法和數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)。通過計(jì)算網(wǎng)絡(luò)密度、平均路徑長度、聚類系數(shù)、中心性等指標(biāo)，從宏觀和微觀層面刻畫社交網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)特性。例如，網(wǎng)絡(luò)密度反映社交網(wǎng)絡(luò)中節(jié)點(diǎn)之間連接的緊密程度，平均路徑長度表示網(wǎng)絡(luò)中任意兩個(gè)節(jié)點(diǎn)之間的最短路徑的平均值，聚類系數(shù)衡量節(jié)點(diǎn)的聚集程度，中心性指標(biāo)則用于識別網(wǎng)絡(luò)中的關(guān)鍵節(jié)點(diǎn)和核心人物。利用聚類分析算法，如K-Means聚類、DBSCAN密度聚類等，根據(jù)用戶的社交行為特征對用戶進(jìn)行聚類，發(fā)現(xiàn)不同類型的社交群體，并分析各群體的行為模式和特征。比如，通過聚類分析，識別出工作社交群體、家庭社交群體、興趣社交群體等，每個(gè)群體具有不同的通話行為特點(diǎn)和社交結(jié)構(gòu)。在目標(biāo)探測算法實(shí)現(xiàn)方面，結(jié)合深度學(xué)習(xí)和圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)。首先，將社交網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為適合神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)處理的格式，如鄰接矩陣、節(jié)點(diǎn)特征向量等。然后，構(gòu)建基于圖注意力機(jī)制的目標(biāo)探測模型，該模型能夠自動(dòng)學(xué)習(xí)社交網(wǎng)絡(luò)中節(jié)點(diǎn)和邊的重要性，通過注意力機(jī)制聚焦于關(guān)鍵信息，有效整合多源信息，提高目標(biāo)探測的準(zhǔn)確性。在模型訓(xùn)練過程中，采用大規(guī)模的標(biāo)注數(shù)據(jù)集進(jìn)行監(jiān)督學(xué)習(xí)，通過優(yōu)化損失函數(shù)不斷調(diào)整模型參數(shù)，提高模型的性能。同時(shí)，運(yùn)用交叉驗(yàn)證等方法評估模型的泛化能力，確保模型在不同數(shù)據(jù)集上的表現(xiàn)穩(wěn)定可靠。利用訓(xùn)練好的模型對用戶的目標(biāo)類型進(jìn)行預(yù)測和分類，根據(jù)用戶的社交關(guān)系和行為特征，為用戶提供個(gè)性化的推薦服務(wù)。例如，在電商推薦中，根據(jù)用戶所在的社交群體和通話行為特征，推薦符合其社交圈子和個(gè)人興趣的商品；在內(nèi)容推薦中，為用戶推送與其社交關(guān)系和行為偏好相關(guān)的新聞、文章、視頻等內(nèi)容。二、相關(guān)理論與技術(shù)基礎(chǔ)2.1社交網(wǎng)絡(luò)理論概述2.1.1社交網(wǎng)絡(luò)的定義與特征社交網(wǎng)絡(luò)是指通過各種社會關(guān)系，如友誼、親屬、工作、興趣等，將個(gè)體或組織連接在一起所形成的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)。在這個(gè)網(wǎng)絡(luò)中，個(gè)體或組織被視為節(jié)點(diǎn)，而他們之間的關(guān)系則被抽象為連接節(jié)點(diǎn)的邊。這種網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)能夠直觀地展現(xiàn)出社交關(guān)系的復(fù)雜性和多樣性，為研究社交行為提供了有力的工具。從廣義上講，社交網(wǎng)絡(luò)不僅包括現(xiàn)實(shí)生活中的社交圈子，還涵蓋了基于互聯(lián)網(wǎng)平臺構(gòu)建的各種虛擬社交關(guān)系，如社交媒體平臺上的好友關(guān)系、在線游戲中的組隊(duì)關(guān)系等。這些虛擬社交網(wǎng)絡(luò)的出現(xiàn)，極大地拓展了人們的社交范圍和交流方式，使得社交關(guān)系的研究更加多元化和深入化。社交網(wǎng)絡(luò)具有一系列獨(dú)特的特征，這些特征使其區(qū)別于其他類型的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)。首先，社交網(wǎng)絡(luò)呈現(xiàn)出明顯的小世界現(xiàn)象。這意味著在社交網(wǎng)絡(luò)中，盡管節(jié)點(diǎn)數(shù)量眾多，但任意兩個(gè)節(jié)點(diǎn)之間往往可以通過相對較短的路徑相互連接。例如，在現(xiàn)實(shí)生活中，你與一位陌生人之間可能只需要通過幾個(gè)共同的朋友就能建立聯(lián)系，這種現(xiàn)象在社交網(wǎng)絡(luò)中被廣泛觀察和驗(yàn)證。小世界現(xiàn)象的存在，使得信息在社交網(wǎng)絡(luò)中的傳播速度非?？?，能夠迅速擴(kuò)散到整個(gè)網(wǎng)絡(luò)的各個(gè)角落。其次，社交網(wǎng)絡(luò)具有高度的聚類特性。人們往往會與自己周圍的人形成緊密的聯(lián)系，這些緊密聯(lián)系的節(jié)點(diǎn)構(gòu)成了一個(gè)個(gè)相對獨(dú)立的聚類，也稱為社區(qū)。在一個(gè)社區(qū)內(nèi)，節(jié)點(diǎn)之間的連接密度較高，而不同社區(qū)之間的連接相對稀疏。例如，在一個(gè)公司中，不同部門的員工往往形成各自的社交圈子，部門內(nèi)部的交流頻繁，而跨部門的交流相對較少。這種聚類特性反映了社交網(wǎng)絡(luò)中人際關(guān)系的層次結(jié)構(gòu)和局部緊密性，對于理解社交行為和信息傳播具有重要意義。此外，社交網(wǎng)絡(luò)的度分布通常呈現(xiàn)出冪律分布的特征。度是指節(jié)點(diǎn)所連接的邊的數(shù)量，冪律分布意味著社交網(wǎng)絡(luò)中存在少數(shù)度值非常高的節(jié)點(diǎn)，即所謂的“樞紐節(jié)點(diǎn)”，它們與大量其他節(jié)點(diǎn)相連，在網(wǎng)絡(luò)中具有重要的影響力；同時(shí)，大部分節(jié)點(diǎn)的度值相對較低。以社交媒體平臺為例，一些知名的公眾人物或網(wǎng)紅賬號擁有大量的粉絲關(guān)注，它們就是社交網(wǎng)絡(luò)中的樞紐節(jié)點(diǎn)，而普通用戶的粉絲數(shù)量則相對較少。樞紐節(jié)點(diǎn)在社交網(wǎng)絡(luò)的信息傳播、資源分配等方面起著關(guān)鍵作用，它們能夠快速地將信息擴(kuò)散到更廣泛的范圍，吸引更多的關(guān)注和資源。2.1.2社交網(wǎng)絡(luò)分析方法社交網(wǎng)絡(luò)分析方法是研究社交網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)和行為的重要工具，通過對社交網(wǎng)絡(luò)中的節(jié)點(diǎn)和邊進(jìn)行量化分析，可以深入了解社交網(wǎng)絡(luò)的特性和規(guī)律。中心性分析是社交網(wǎng)絡(luò)分析中常用的方法之一，它主要用于衡量節(jié)點(diǎn)在網(wǎng)絡(luò)中的重要性。常見的中心性指標(biāo)包括度中心性、接近中心性、中介中心性和特征向量中心性等。度中心性是最簡單直觀的中心性指標(biāo)，它表示節(jié)點(diǎn)與其他節(jié)點(diǎn)直接連接的數(shù)量。一個(gè)節(jié)點(diǎn)的度中心性越高，說明它在網(wǎng)絡(luò)中與其他節(jié)點(diǎn)的直接聯(lián)系越廣泛，其在局部范圍內(nèi)的影響力也就越大。例如，在一個(gè)社交群組中，活躍度高、與大多數(shù)成員都有頻繁交流的用戶，其度中心性就相對較高。接近中心性衡量的是節(jié)點(diǎn)到網(wǎng)絡(luò)中其他所有節(jié)點(diǎn)的平均距離。一個(gè)節(jié)點(diǎn)的接近中心性越高，意味著它能夠更快速地與網(wǎng)絡(luò)中的其他節(jié)點(diǎn)進(jìn)行信息交流，在信息傳播方面具有優(yōu)勢。例如，在一個(gè)信息傳播網(wǎng)絡(luò)中，處于中心位置、能夠迅速將信息傳遞給各個(gè)角落的節(jié)點(diǎn)，其接近中心性較高。中介中心性則用于評估節(jié)點(diǎn)在網(wǎng)絡(luò)中充當(dāng)中介角色的程度。如果一個(gè)節(jié)點(diǎn)位于許多其他節(jié)點(diǎn)之間最短路徑上的次數(shù)較多，那么它的中介中心性就高，說明它在信息傳播和資源流動(dòng)過程中起到了關(guān)鍵的橋梁作用。例如，在一個(gè)商業(yè)合作網(wǎng)絡(luò)中，某些企業(yè)能夠連接不同的產(chǎn)業(yè)鏈環(huán)節(jié)，促進(jìn)資源的整合和流通，這些企業(yè)就具有較高的中介中心性。特征向量中心性綜合考慮了節(jié)點(diǎn)與其鄰居節(jié)點(diǎn)之間的連接關(guān)系，不僅關(guān)注節(jié)點(diǎn)的直接連接數(shù)量，還考慮了鄰居節(jié)點(diǎn)的重要性。一個(gè)節(jié)點(diǎn)的特征向量中心性越高，表明它與其他重要節(jié)點(diǎn)的連接越緊密，其在整個(gè)網(wǎng)絡(luò)中的地位也就越重要。例如，在一個(gè)學(xué)術(shù)合作網(wǎng)絡(luò)中，與多位知名學(xué)者合作頻繁的研究人員，其特征向量中心性往往較高。社區(qū)發(fā)現(xiàn)是社交網(wǎng)絡(luò)分析的另一個(gè)重要方向，其目的是將社交網(wǎng)絡(luò)劃分為多個(gè)相對獨(dú)立的社區(qū)，每個(gè)社區(qū)內(nèi)部節(jié)點(diǎn)之間的連接緊密，而不同社區(qū)之間的連接相對稀疏。社區(qū)發(fā)現(xiàn)算法有助于揭示社交網(wǎng)絡(luò)的層次結(jié)構(gòu)和組織模式，對于理解社交群體的形成和演化具有重要意義。常見的社區(qū)發(fā)現(xiàn)算法包括基于模塊度優(yōu)化的算法、層次聚類算法、標(biāo)簽傳播算法等?；谀K度優(yōu)化的算法通過計(jì)算網(wǎng)絡(luò)的模塊度指標(biāo)，尋找使模塊度最大化的社區(qū)劃分方案。模塊度是衡量社區(qū)劃分質(zhì)量的一個(gè)重要指標(biāo)，它表示社區(qū)內(nèi)部實(shí)際連接數(shù)與隨機(jī)情況下連接數(shù)的差值，模塊度越大，說明社區(qū)劃分越合理。層次聚類算法則通過計(jì)算節(jié)點(diǎn)之間的相似度或距離，逐步合并或分裂節(jié)點(diǎn)，形成不同層次的聚類結(jié)構(gòu)，最終得到社區(qū)劃分結(jié)果。標(biāo)簽傳播算法是一種基于局部信息傳播的社區(qū)發(fā)現(xiàn)算法，每個(gè)節(jié)點(diǎn)初始時(shí)被賦予一個(gè)唯一的標(biāo)簽，然后節(jié)點(diǎn)根據(jù)其鄰居節(jié)點(diǎn)的標(biāo)簽情況，不斷更新自己的標(biāo)簽，直到整個(gè)網(wǎng)絡(luò)達(dá)到穩(wěn)定狀態(tài)，此時(shí)具有相同標(biāo)簽的節(jié)點(diǎn)構(gòu)成一個(gè)社區(qū)。這些算法在不同的應(yīng)用場景中各有優(yōu)劣，研究人員可以根據(jù)具體問題和數(shù)據(jù)特點(diǎn)選擇合適的算法進(jìn)行社區(qū)發(fā)現(xiàn)。2.2移動(dòng)通話行為數(shù)據(jù)特性2.2.1數(shù)據(jù)類型與結(jié)構(gòu)移動(dòng)通話行為數(shù)據(jù)主要來源于移動(dòng)通信運(yùn)營商的通話記錄系統(tǒng)，這些數(shù)據(jù)記錄了用戶在通話過程中的各種信息，為研究用戶的社交行為和構(gòu)建社交網(wǎng)絡(luò)模型提供了豐富的素材。通話記錄數(shù)據(jù)通常包含以下關(guān)鍵信息：呼叫號碼，即發(fā)起通話的手機(jī)號碼，它是識別通話發(fā)起者的唯一標(biāo)識，通過呼叫號碼可以追蹤特定用戶的通話行為和社交關(guān)系。接聽號碼，指接收通話的手機(jī)號碼，它與呼叫號碼共同構(gòu)成了通話的雙方，反映了用戶之間的社交聯(lián)系。通話時(shí)間，記錄了通話發(fā)生的具體時(shí)刻，精確到秒甚至毫秒，這一時(shí)間信息不僅可以用于分析用戶的通話時(shí)間規(guī)律，還能與其他時(shí)間相關(guān)的數(shù)據(jù)進(jìn)行關(guān)聯(lián)分析，如用戶的日常活動(dòng)時(shí)間、工作休息時(shí)間等，從而揭示用戶在不同時(shí)間段的社交行為模式。通話時(shí)長，是指一次通話從開始到結(jié)束所持續(xù)的時(shí)間長度，它是衡量用戶之間社交關(guān)系強(qiáng)度的重要指標(biāo)之一。通常情況下，通話時(shí)長越長，表明用戶之間的交流越深入，社交關(guān)系可能越緊密。例如，與家人、親密朋友之間的通話時(shí)長往往會比與普通業(yè)務(wù)聯(lián)系人的通話時(shí)長更長。通話類型，包括主叫和被叫兩種類型，不同的通話類型可能反映出用戶在社交關(guān)系中的不同角色和地位。在一些社交場景中，主動(dòng)發(fā)起通話的一方可能在社交關(guān)系中更為積極主動(dòng)，而被叫方則可能處于相對被動(dòng)的接受狀態(tài)。此外，通話類型還可以與其他數(shù)據(jù)結(jié)合，分析用戶在不同社交圈子中的行為差異。這些數(shù)據(jù)元素之間存在著緊密的關(guān)聯(lián)，共同構(gòu)成了一個(gè)有機(jī)的整體。呼叫號碼和接聽號碼確定了通話的參與者，通話時(shí)間和通話時(shí)長則描述了通話的時(shí)間特征，通話類型則進(jìn)一步豐富了通話行為的信息。通過對這些數(shù)據(jù)元素的綜合分析，可以深入挖掘用戶的社交關(guān)系和行為模式。可以通過分析不同時(shí)間段內(nèi)用戶的主叫和被叫通話記錄，了解用戶在不同時(shí)間的社交活躍度和社交圈子的變化；通過對比不同用戶之間的通話時(shí)長和通話頻率，評估用戶之間社交關(guān)系的親疏程度。2.2.2數(shù)據(jù)的時(shí)空特性移動(dòng)通話行為數(shù)據(jù)在時(shí)間維度上呈現(xiàn)出明顯的周期性和波動(dòng)性。從日周期來看，通話行為通常在白天較為活躍，尤其是在工作時(shí)間（上午9點(diǎn)至下午5點(diǎn)）和社交時(shí)間（晚上7點(diǎn)至10點(diǎn)），這與人們的日常生活和工作規(guī)律密切相關(guān)。在工作時(shí)間，人們會進(jìn)行大量的商務(wù)溝通和業(yè)務(wù)交流，導(dǎo)致通話量增加；而在社交時(shí)間，人們則更傾向于與家人、朋友進(jìn)行通話，分享生活中的點(diǎn)滴。以工作日為例，上午9點(diǎn)至10點(diǎn)往往是商務(wù)會議安排和工作溝通的高峰期，此時(shí)的通話量會明顯上升；晚上7點(diǎn)至8點(diǎn)，許多人在下班后開始與家人通電話，詢問家庭情況或安排晚餐等事宜，這一時(shí)間段的通話量也會出現(xiàn)一個(gè)小高峰。而在深夜（凌晨1點(diǎn)至5點(diǎn)），大多數(shù)人處于休息狀態(tài)，通話行為相對較少，通話量降至低谷。從周周期來看，通話行為在工作日和周末也表現(xiàn)出不同的模式。工作日期間，由于工作和學(xué)習(xí)的需要，通話量相對較高，且在工作時(shí)間的波動(dòng)較為明顯；而周末，人們的生活節(jié)奏相對放松，通話行為更多地集中在社交和休閑活動(dòng)上，通話量雖然總體上可能不如工作日高，但在某些時(shí)間段，如晚上的社交聚會時(shí)間，通話量會相對增加。在周末的晚上，人們可能會與朋友相約外出，通過電話進(jìn)行溝通和協(xié)調(diào)，導(dǎo)致通話量上升。此外，通話行為還受到節(jié)假日的影響。在重要的節(jié)假日，如春節(jié)、中秋節(jié)等，人們會與遠(yuǎn)方的家人和朋友進(jìn)行更多的通話，表達(dá)問候和祝福，此時(shí)的通話量會大幅增加，形成明顯的通話高峰。在空間維度上，通話行為與地理位置緊密相關(guān)。城市中心區(qū)域由于人口密集、商業(yè)活動(dòng)頻繁，通話量通常遠(yuǎn)高于郊區(qū)和農(nóng)村地區(qū)。在城市的商業(yè)區(qū)，如大型購物中心、寫字樓集中的區(qū)域，人們?yōu)榱松虅?wù)活動(dòng)、購物咨詢等目的，會頻繁進(jìn)行通話，導(dǎo)致該區(qū)域的通話量居高不下。而在郊區(qū)和農(nóng)村，人口相對稀疏，經(jīng)濟(jì)活動(dòng)相對較少，通話需求也相應(yīng)較低。不同地理位置的通話行為還反映了用戶的社交圈子和活動(dòng)范圍。通過分析用戶在不同地理位置的通話記錄，可以推斷用戶的社交關(guān)系是否主要集中在本地，還是涉及到跨地區(qū)的社交聯(lián)系。如果一個(gè)用戶在多個(gè)城市都有頻繁的通話記錄，那么可以推測該用戶可能有較為廣泛的社交圈子，涉及到不同地區(qū)的朋友、同事或業(yè)務(wù)伙伴。此外，用戶在出差、旅游等特殊情況下，其通話行為在空間上會發(fā)生明顯的變化，通過對這些變化的分析，可以了解用戶的出行軌跡和活動(dòng)范圍。2.3目標(biāo)探測算法基礎(chǔ)2.3.1常見目標(biāo)探測算法原理聚類算法是目標(biāo)探測中常用的一種無監(jiān)督學(xué)習(xí)方法，其核心原理是將數(shù)據(jù)集中的樣本點(diǎn)按照相似性劃分為不同的簇，使得同一簇內(nèi)的樣本點(diǎn)相似度較高，而不同簇之間的樣本點(diǎn)相似度較低。在基于移動(dòng)通話行為的社交網(wǎng)絡(luò)中，聚類算法可以根據(jù)用戶的通話行為特征，如通話時(shí)長、通話頻率、通話時(shí)間分布等，將具有相似社交行為模式的用戶聚為一類。K-Means算法是一種經(jīng)典的聚類算法，它首先隨機(jī)選擇K個(gè)初始聚類中心，然后計(jì)算每個(gè)樣本點(diǎn)到各個(gè)聚類中心的距離，將樣本點(diǎn)分配到距離最近的聚類中心所在的簇中。接著，重新計(jì)算每個(gè)簇的中心，將其作為新的聚類中心，重復(fù)上述過程，直到聚類中心不再發(fā)生變化或滿足預(yù)設(shè)的終止條件。DBSCAN（Density-BasedSpatialClusteringofApplicationswithNoise）算法是一種基于密度的聚類算法，它將數(shù)據(jù)空間中密度相連的區(qū)域劃分為一個(gè)聚類，能夠發(fā)現(xiàn)任意形狀的聚類，并且可以識別出數(shù)據(jù)集中的噪聲點(diǎn)。DBSCAN算法通過設(shè)定兩個(gè)參數(shù)：鄰域半徑Eps和最小點(diǎn)數(shù)MinPts，對于數(shù)據(jù)集中的每個(gè)點(diǎn)，如果其鄰域內(nèi)的點(diǎn)數(shù)大于等于MinPts，則將該點(diǎn)標(biāo)記為核心點(diǎn)；如果一個(gè)點(diǎn)不是核心點(diǎn)，但它落在某個(gè)核心點(diǎn)的鄰域內(nèi)，則將該點(diǎn)標(biāo)記為邊界點(diǎn)；其余的點(diǎn)則被標(biāo)記為噪聲點(diǎn)。核心點(diǎn)和其鄰域內(nèi)的點(diǎn)構(gòu)成一個(gè)聚類，不同聚類之間通過密度相連的邊界點(diǎn)相互連接。分類算法是一種有監(jiān)督學(xué)習(xí)方法，其目的是根據(jù)已有的訓(xùn)練數(shù)據(jù)，建立一個(gè)分類模型，用于對未知數(shù)據(jù)進(jìn)行分類預(yù)測。在社交網(wǎng)絡(luò)目標(biāo)探測中，分類算法可以根據(jù)用戶的社交關(guān)系和通話行為特征，將用戶分為不同的類別，如重要用戶、普通用戶、潛在流失用戶等。決策樹算法是一種常用的分類算法，它通過構(gòu)建一個(gè)樹形結(jié)構(gòu)來進(jìn)行分類決策。決策樹的每個(gè)內(nèi)部節(jié)點(diǎn)表示一個(gè)特征屬性上的測試，每個(gè)分支表示一個(gè)測試輸出，每個(gè)葉節(jié)點(diǎn)表示一個(gè)類別。在構(gòu)建決策樹時(shí)，通常采用信息增益、信息增益比、基尼指數(shù)等指標(biāo)來選擇最優(yōu)的特征屬性進(jìn)行分裂，使得分裂后的子節(jié)點(diǎn)能夠更好地分類樣本。支持向量機(jī)（SVM）算法是一種基于統(tǒng)計(jì)學(xué)習(xí)理論的分類算法，它通過尋找一個(gè)最優(yōu)的分類超平面，將不同類別的樣本點(diǎn)分隔開。在低維空間中線性不可分的樣本，SVM可以通過核函數(shù)將其映射到高維空間，使其變得線性可分。SVM在處理小樣本、非線性和高維數(shù)據(jù)時(shí)具有較好的性能，在社交網(wǎng)絡(luò)分析中被廣泛應(yīng)用于用戶分類和行為預(yù)測。2.3.2算法在社交網(wǎng)絡(luò)中的應(yīng)用場景在社交網(wǎng)絡(luò)中，識別關(guān)鍵用戶對于理解網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)和信息傳播具有重要意義。關(guān)鍵用戶通常具有較高的影響力和傳播能力，他們能夠在社交網(wǎng)絡(luò)中快速擴(kuò)散信息，對其他用戶的行為和觀點(diǎn)產(chǎn)生較大影響。聚類和分類算法可以通過分析用戶的社交關(guān)系和通話行為特征，有效地識別出這些關(guān)鍵用戶。通過計(jì)算用戶的度中心性、接近中心性、中介中心性等指標(biāo)，結(jié)合聚類算法，將具有較高中心性指標(biāo)的用戶聚為一類，這些用戶往往就是社交網(wǎng)絡(luò)中的關(guān)鍵用戶。在一個(gè)企業(yè)的內(nèi)部社交網(wǎng)絡(luò)中，通過分析員工之間的通話記錄和協(xié)作關(guān)系，利用聚類算法可以發(fā)現(xiàn)那些與多個(gè)部門頻繁溝通、在信息傳遞中起到關(guān)鍵橋梁作用的核心員工，他們對于企業(yè)的信息流通和決策執(zhí)行具有重要影響。分類算法可以根據(jù)預(yù)先定義的關(guān)鍵用戶特征，對用戶進(jìn)行分類，直接識別出關(guān)鍵用戶。例如，設(shè)定關(guān)鍵用戶的特征為通話頻率高、與不同社交圈子的用戶都有聯(lián)系、在重要事件中參與度高等，利用決策樹或SVM等分類算法，對社交網(wǎng)絡(luò)中的用戶進(jìn)行分類，從而找出符合這些特征的關(guān)鍵用戶。預(yù)測用戶行為是社交網(wǎng)絡(luò)分析的另一個(gè)重要應(yīng)用場景，對于企業(yè)制定營銷策略、提供個(gè)性化服務(wù)具有重要價(jià)值。通過對用戶歷史通話行為和社交關(guān)系的分析，利用聚類和分類算法可以建立用戶行為預(yù)測模型，對用戶未來的行為進(jìn)行預(yù)測?？梢愿鶕?jù)用戶的通話時(shí)長、通話頻率、通話對象等特征，利用聚類算法將用戶分為不同的行為模式類別，如社交活躍型、工作專注型、興趣導(dǎo)向型等。然后，針對每個(gè)類別，分析其行為特點(diǎn)和變化趨勢，建立相應(yīng)的行為預(yù)測模型。當(dāng)新的用戶數(shù)據(jù)進(jìn)入時(shí)，通過聚類算法確定其所屬的行為模式類別，再利用該類別的預(yù)測模型對其未來行為進(jìn)行預(yù)測。在電商社交網(wǎng)絡(luò)中，如果一個(gè)用戶被聚類為興趣導(dǎo)向型，且通過分析其歷史通話行為發(fā)現(xiàn)他經(jīng)常與從事戶外運(yùn)動(dòng)的朋友通話，那么可以預(yù)測該用戶可能對戶外運(yùn)動(dòng)相關(guān)的產(chǎn)品感興趣，電商平臺可以據(jù)此為其推送相關(guān)的商品推薦信息。分類算法可以根據(jù)用戶的行為特征和歷史記錄，對用戶的行為進(jìn)行分類預(yù)測。例如，利用邏輯回歸、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等分類算法，根據(jù)用戶的通話行為數(shù)據(jù)和購買歷史，預(yù)測用戶是否會購買某類商品、是否會參與某個(gè)活動(dòng)等。通過建立準(zhǔn)確的用戶行為預(yù)測模型，企業(yè)可以更好地滿足用戶需求，提高服務(wù)質(zhì)量和營銷效果。三、移動(dòng)通話行為數(shù)據(jù)采集與預(yù)處理3.1數(shù)據(jù)采集方式與渠道3.1.1運(yùn)營商數(shù)據(jù)獲取從運(yùn)營商合法獲取通話記錄數(shù)據(jù)是本研究的重要數(shù)據(jù)來源之一，這一過程需要遵循嚴(yán)格的流程和諸多注意事項(xiàng)，以確保數(shù)據(jù)獲取的合法性、準(zhǔn)確性以及用戶隱私的保護(hù)。在與運(yùn)營商合作獲取數(shù)據(jù)之前，首先要明確數(shù)據(jù)使用的目的和范圍，并以書面協(xié)議的形式詳細(xì)闡述研究的目標(biāo)、數(shù)據(jù)的使用方式以及數(shù)據(jù)的存儲和保護(hù)措施等內(nèi)容。雙方需就數(shù)據(jù)的使用期限、數(shù)據(jù)的保密責(zé)任、可能涉及的數(shù)據(jù)共享情況等關(guān)鍵問題進(jìn)行明確約定，確保雙方的權(quán)益和責(zé)任得到清晰界定。在獲取數(shù)據(jù)時(shí)，需遵循相關(guān)法律法規(guī)，嚴(yán)格履行必要的審批手續(xù)。例如，依據(jù)《中華人民共和國網(wǎng)絡(luò)安全法》《電信和互聯(lián)網(wǎng)用戶個(gè)人信息保護(hù)規(guī)定》等法律法規(guī)，運(yùn)營商需要對數(shù)據(jù)提供進(jìn)行內(nèi)部審核，確保數(shù)據(jù)的提供符合法律規(guī)定和用戶協(xié)議。對于涉及用戶敏感信息的數(shù)據(jù)，如通話內(nèi)容、用戶位置信息等，獲取審批流程更為嚴(yán)格，可能需要經(jīng)過多部門的聯(lián)合審核，并獲得相關(guān)監(jiān)管部門的批準(zhǔn)。同時(shí)，為了確保數(shù)據(jù)的完整性和準(zhǔn)確性，在數(shù)據(jù)獲取過程中，需要與運(yùn)營商技術(shù)團(tuán)隊(duì)密切溝通，了解數(shù)據(jù)的存儲格式、數(shù)據(jù)更新頻率以及數(shù)據(jù)備份機(jī)制等信息。根據(jù)數(shù)據(jù)的特點(diǎn)和研究需求，制定合理的數(shù)據(jù)采集計(jì)劃，確定采集的時(shí)間范圍、數(shù)據(jù)字段以及數(shù)據(jù)的抽樣方式等。在采集大規(guī)模數(shù)據(jù)時(shí)，要考慮數(shù)據(jù)傳輸?shù)姆€(wěn)定性和效率，采用合適的數(shù)據(jù)傳輸協(xié)議和技術(shù)，確保數(shù)據(jù)能夠安全、快速地傳輸?shù)窖芯科脚_。在數(shù)據(jù)存儲和使用環(huán)節(jié)，必須采取嚴(yán)格的安全措施來保護(hù)用戶隱私。數(shù)據(jù)應(yīng)存儲在具備高度安全防護(hù)的服務(wù)器上，采用加密技術(shù)對數(shù)據(jù)進(jìn)行加密存儲，確保即使數(shù)據(jù)被非法獲取，也難以被解讀。訪問數(shù)據(jù)的權(quán)限應(yīng)進(jìn)行嚴(yán)格的控制，僅授權(quán)給經(jīng)過身份認(rèn)證的研究人員，并且根據(jù)研究人員的職責(zé)和需求，分配最小化的訪問權(quán)限。建立詳細(xì)的數(shù)據(jù)訪問日志，記錄每個(gè)用戶對數(shù)據(jù)的訪問時(shí)間、訪問內(nèi)容和操作行為，以便在出現(xiàn)安全問題時(shí)能夠進(jìn)行追溯和審計(jì)。此外，在數(shù)據(jù)使用過程中，嚴(yán)禁將數(shù)據(jù)用于研究目的之外的其他用途，不得將數(shù)據(jù)泄露給第三方機(jī)構(gòu)或個(gè)人。一旦研究結(jié)束，應(yīng)按照與運(yùn)營商的協(xié)議，對數(shù)據(jù)進(jìn)行妥善的處理，如刪除或銷毀數(shù)據(jù)，確保用戶數(shù)據(jù)不會被濫用。3.1.2模擬數(shù)據(jù)生成（可選）在某些特定情況下，如真實(shí)數(shù)據(jù)獲取受限、數(shù)據(jù)量不足或需要進(jìn)行特定場景的實(shí)驗(yàn)時(shí)，模擬生成通話數(shù)據(jù)成為一種可行的補(bǔ)充手段。模擬通話數(shù)據(jù)的生成旨在盡可能真實(shí)地反映實(shí)際通話行為的特征和模式，為研究提供具有代表性的數(shù)據(jù)樣本。為了實(shí)現(xiàn)這一目標(biāo)，通常會基于已有的通話行為數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，提取出關(guān)鍵的行為特征和規(guī)律，如通話時(shí)長的分布、通話頻率的變化、通話時(shí)間的周期性等。利用這些特征和規(guī)律，結(jié)合統(tǒng)計(jì)學(xué)方法和隨機(jī)生成算法，構(gòu)建模擬數(shù)據(jù)生成模型。在生成通話時(shí)長數(shù)據(jù)時(shí)，可以通過對真實(shí)通話時(shí)長數(shù)據(jù)進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析，發(fā)現(xiàn)其服從某種概率分布，如指數(shù)分布或正態(tài)分布。然后，根據(jù)該分布的參數(shù)，使用隨機(jī)數(shù)生成器生成符合該分布的通話時(shí)長數(shù)據(jù)。假設(shè)通過對大量真實(shí)通話記錄的分析，發(fā)現(xiàn)通話時(shí)長服從均值為5分鐘、標(biāo)準(zhǔn)差為2分鐘的正態(tài)分布，那么在模擬生成通話時(shí)長數(shù)據(jù)時(shí)，就可以利用正態(tài)分布的隨機(jī)數(shù)生成函數(shù)，生成一系列均值和標(biāo)準(zhǔn)差與之相符的通話時(shí)長數(shù)據(jù)。對于通話頻率的模擬，需要考慮不同用戶群體在不同時(shí)間段的通話頻率差異?？梢詫⒂脩舭凑漳挲g、職業(yè)、地域等因素進(jìn)行分類，分別統(tǒng)計(jì)各類用戶在不同時(shí)間段（如工作日和周末、白天和晚上）的通話頻率。然后，根據(jù)這些統(tǒng)計(jì)結(jié)果，為不同類型的模擬用戶分配相應(yīng)的通話頻率模式。對于年輕上班族，在工作日的上午9點(diǎn)至下午5點(diǎn)期間，設(shè)置較高的通話頻率，以反映其工作中的溝通需求；而在周末，通話頻率相對降低，更符合其休閑的生活狀態(tài)。模擬通話時(shí)間的生成則需要考慮到通話行為的時(shí)間周期性和波動(dòng)性。根據(jù)真實(shí)數(shù)據(jù)中通話時(shí)間的分布規(guī)律，設(shè)置不同時(shí)間段的通話概率。在白天的工作和社交時(shí)間，提高通話發(fā)生的概率；而在深夜的休息時(shí)間，降低通話概率?？梢栽O(shè)置在上午9點(diǎn)至11點(diǎn)之間，通話發(fā)生的概率為0.8；在凌晨2點(diǎn)至4點(diǎn)之間，通話發(fā)生的概率僅為0.1。通過這種方式，生成的模擬通話時(shí)間能夠更真實(shí)地反映實(shí)際情況。此外，為了增加模擬數(shù)據(jù)的多樣性和真實(shí)性，還可以引入一些隨機(jī)因素，如隨機(jī)的通話時(shí)長波動(dòng)、隨機(jī)的通話頻率變化等，以模擬實(shí)際通話行為中的不確定性。模擬數(shù)據(jù)生成不僅可以在數(shù)據(jù)獲取困難時(shí)為研究提供數(shù)據(jù)支持，還可以用于驗(yàn)證和測試算法的性能，幫助研究人員更好地理解和分析移動(dòng)通話行為的特征和規(guī)律。三、移動(dòng)通話行為數(shù)據(jù)采集與預(yù)處理3.2數(shù)據(jù)預(yù)處理步驟3.2.1數(shù)據(jù)清洗數(shù)據(jù)清洗是數(shù)據(jù)預(yù)處理過程中的關(guān)鍵環(huán)節(jié)，其目的在于識別并去除數(shù)據(jù)集中的噪聲、重復(fù)數(shù)據(jù)以及處理缺失值，以提升數(shù)據(jù)的質(zhì)量和可用性，為后續(xù)的數(shù)據(jù)分析和建模工作奠定堅(jiān)實(shí)基礎(chǔ)。在移動(dòng)通話行為數(shù)據(jù)中，噪聲數(shù)據(jù)和重復(fù)數(shù)據(jù)較為常見，它們會對分析結(jié)果產(chǎn)生干擾，降低模型的準(zhǔn)確性和可靠性。噪聲數(shù)據(jù)通常是由于數(shù)據(jù)采集過程中的誤差、傳輸故障或設(shè)備異常等原因產(chǎn)生的，這些數(shù)據(jù)往往包含錯(cuò)誤的信息或不合理的數(shù)值，如通話時(shí)長為負(fù)數(shù)、通話時(shí)間戳格式錯(cuò)誤等。重復(fù)數(shù)據(jù)則可能是由于數(shù)據(jù)記錄的冗余或系統(tǒng)故障導(dǎo)致的，它們不僅占用存儲空間，還會增加數(shù)據(jù)處理的負(fù)擔(dān)，影響分析效率。針對噪聲數(shù)據(jù)，首先需要根據(jù)業(yè)務(wù)規(guī)則和常識設(shè)定合理的閾值和范圍，以此來篩選出異常數(shù)據(jù)。對于通話時(shí)長這一關(guān)鍵指標(biāo)，根據(jù)正常通話的時(shí)間范圍，設(shè)定通話時(shí)長的合理下限為0秒，上限為例如3小時(shí)（180分鐘）。若發(fā)現(xiàn)通話時(shí)長為負(fù)數(shù)或者遠(yuǎn)遠(yuǎn)超過3小時(shí)的記錄，如通話時(shí)長為-5分鐘或500分鐘的記錄，這些數(shù)據(jù)極有可能是噪聲數(shù)據(jù)，需要進(jìn)行進(jìn)一步的核實(shí)和處理。對于通話時(shí)間戳格式錯(cuò)誤的數(shù)據(jù)，如時(shí)間戳中日期和時(shí)間的格式不統(tǒng)一、缺少關(guān)鍵信息等，可采用數(shù)據(jù)解析工具和正則表達(dá)式進(jìn)行格式匹配和修正。通過編寫正則表達(dá)式，對時(shí)間戳進(jìn)行模式匹配，識別出格式錯(cuò)誤的時(shí)間戳，并按照統(tǒng)一的標(biāo)準(zhǔn)格式進(jìn)行轉(zhuǎn)換和修正，確保時(shí)間戳的準(zhǔn)確性和一致性。對于重復(fù)數(shù)據(jù)，可通過對關(guān)鍵數(shù)據(jù)字段，如呼叫號碼、接聽號碼、通話時(shí)間等進(jìn)行組合比較來識別。若兩條或多條記錄的這些關(guān)鍵字段完全相同，則可判定為重復(fù)數(shù)據(jù)。在實(shí)際處理過程中，可以利用數(shù)據(jù)庫的查詢語句或數(shù)據(jù)分析工具的去重功能來實(shí)現(xiàn)重復(fù)數(shù)據(jù)的刪除。在SQL數(shù)據(jù)庫中，可以使用“DELETEFROM表名WHERE主鍵IN(SELECT主鍵FROM(SELECT主鍵，COUNT()FROM表名GROUPBY呼叫號碼，接聽號碼，通話時(shí)間HAVINGCOUNT()>1)AS子查詢)”這樣的語句來刪除重復(fù)記錄，其中主鍵是用于唯一標(biāo)識每條記錄的字段，通過分組統(tǒng)計(jì)和篩選出重復(fù)記錄的主鍵，然后刪除這些重復(fù)記錄，從而實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)去重。在Python的pandas庫中，可以使用“df.drop_duplicates(subset=['呼叫號碼','接聽號碼','通話時(shí)間'],keep='first',inplace=True)”語句，對DataFrame數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)中的指定列進(jìn)行去重操作，其中“subset”參數(shù)指定了需要比較的列，“keep='first'”表示保留第一次出現(xiàn)的記錄，其余重復(fù)記錄將被刪除，“inplace=True”表示直接在原數(shù)據(jù)上進(jìn)行修改。缺失值是數(shù)據(jù)清洗過程中需要重點(diǎn)處理的另一個(gè)問題。在移動(dòng)通話行為數(shù)據(jù)中，缺失值可能出現(xiàn)在通話時(shí)長、通話類型等多個(gè)字段。對于缺失值的處理方法，需要根據(jù)數(shù)據(jù)的特點(diǎn)和業(yè)務(wù)需求進(jìn)行選擇。當(dāng)數(shù)據(jù)缺失比例較低且缺失值對分析結(jié)果影響較小時(shí)，可以采用刪除含有缺失值的記錄的方法。但這種方法可能會導(dǎo)致數(shù)據(jù)量的減少，影響分析的準(zhǔn)確性和代表性，因此在數(shù)據(jù)量較小或缺失值較為關(guān)鍵的情況下，需要謹(jǐn)慎使用。另一種常用的方法是使用均值、中位數(shù)或眾數(shù)等統(tǒng)計(jì)量來填充缺失值。對于通話時(shí)長字段的缺失值，如果數(shù)據(jù)分布較為均勻，可采用均值填充，即計(jì)算所有非缺失通話時(shí)長的平均值，然后用該平均值填充缺失值；若數(shù)據(jù)分布存在偏態(tài)，中位數(shù)可能是更好的選擇，因?yàn)橹形粩?shù)對異常值不敏感，能夠更穩(wěn)健地反映數(shù)據(jù)的集中趨勢。對于通話類型這樣的分類變量，可采用眾數(shù)填充，即使用出現(xiàn)頻率最高的通話類型來填充缺失值。在某些情況下，還可以利用機(jī)器學(xué)習(xí)算法，如回歸分析、決策樹等，根據(jù)其他相關(guān)字段的信息來預(yù)測缺失值。利用回歸分析模型，以通話時(shí)間、呼叫號碼的活躍度等作為自變量，通話時(shí)長作為因變量，訓(xùn)練模型來預(yù)測缺失的通話時(shí)長。通過合理地處理缺失值，可以有效地提高數(shù)據(jù)的完整性和可用性，為后續(xù)的數(shù)據(jù)分析和建模提供可靠的數(shù)據(jù)支持。3.2.2數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化是確保數(shù)據(jù)在后續(xù)分析和建模中具有一致性和可比性的重要步驟。在移動(dòng)通話行為數(shù)據(jù)中，不同的數(shù)據(jù)源或記錄方式可能導(dǎo)致數(shù)據(jù)格式和單位的不一致，這會給數(shù)據(jù)分析帶來困難。通話時(shí)長可能以秒、分鐘或小時(shí)為單位記錄，通話次數(shù)則是整數(shù)形式，而通話時(shí)間戳的格式也可能各不相同。這些差異會影響數(shù)據(jù)分析的準(zhǔn)確性和模型的性能，因此需要對數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理，將其轉(zhuǎn)換為統(tǒng)一的格式和單位，以便于進(jìn)行有效的分析和比較。對于數(shù)值型數(shù)據(jù)，如通話時(shí)長和通話次數(shù)，標(biāo)準(zhǔn)化的主要目的是消除數(shù)據(jù)量綱和數(shù)量級的影響，使不同變量在同一尺度上進(jìn)行比較。常用的標(biāo)準(zhǔn)化方法有最小-最大標(biāo)準(zhǔn)化（Min-MaxScaling）和Z-分?jǐn)?shù)標(biāo)準(zhǔn)化（Z-ScoreStandardization）。最小-最大標(biāo)準(zhǔn)化是將數(shù)據(jù)映射到一個(gè)固定的區(qū)間，通常是[0,1]。其計(jì)算公式為：X_{norm}=\frac{X-X_{min}}{X_{max}-X_{min}}，其中X_{norm}是標(biāo)準(zhǔn)化后的數(shù)據(jù)，X是原始數(shù)據(jù)，X_{min}和X_{max}分別是原始數(shù)據(jù)中的最小值和最大值。在處理通話時(shí)長數(shù)據(jù)時(shí)，假設(shè)原始通話時(shí)長數(shù)據(jù)的最小值為0分鐘，最大值為120分鐘，若某條通話記錄的時(shí)長為30分鐘，通過最小-最大標(biāo)準(zhǔn)化計(jì)算可得：X_{norm}=\frac{30-0}{120-0}=0.25，即將該通話時(shí)長標(biāo)準(zhǔn)化為0.25。這種方法的優(yōu)點(diǎn)是簡單直觀，能夠保留數(shù)據(jù)的原始分布特征，但缺點(diǎn)是對異常值較為敏感，如果數(shù)據(jù)集中存在異常大或異常小的值，會影響標(biāo)準(zhǔn)化后的數(shù)據(jù)分布。Z-分?jǐn)?shù)標(biāo)準(zhǔn)化則是基于數(shù)據(jù)的均值和標(biāo)準(zhǔn)差進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化，它將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為均值為0，標(biāo)準(zhǔn)差為1的標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)分布。其計(jì)算公式為：Z=\frac{X-\mu}{\sigma}，其中Z是標(biāo)準(zhǔn)化后的數(shù)據(jù)，X是原始數(shù)據(jù)，\mu是數(shù)據(jù)的均值，\sigma是數(shù)據(jù)的標(biāo)準(zhǔn)差。對于通話次數(shù)數(shù)據(jù)，首先計(jì)算所有通話次數(shù)的均值\mu和標(biāo)準(zhǔn)差\sigma，假設(shè)均值為50次，標(biāo)準(zhǔn)差為10次，若某用戶的通話次數(shù)為60次，通過Z-分?jǐn)?shù)標(biāo)準(zhǔn)化計(jì)算可得：Z=\frac{60-50}{10}=1，即該用戶的通話次數(shù)標(biāo)準(zhǔn)化后為1。Z-分?jǐn)?shù)標(biāo)準(zhǔn)化對異常值具有較強(qiáng)的魯棒性，能夠有效避免異常值對標(biāo)準(zhǔn)化結(jié)果的影響，在數(shù)據(jù)分析和機(jī)器學(xué)習(xí)中被廣泛應(yīng)用。對于時(shí)間格式的數(shù)據(jù)，如通話時(shí)間戳，需要將其統(tǒng)一轉(zhuǎn)換為一種標(biāo)準(zhǔn)格式，以便于進(jìn)行時(shí)間序列分析和比較。常見的標(biāo)準(zhǔn)時(shí)間格式有ISO8601格式，如“YYYY-MM-DDHH:MM:SS”。在Python中，可以使用datetime庫來進(jìn)行時(shí)間格式的轉(zhuǎn)換。假設(shè)原始通話時(shí)間戳為“2023/05/1014:30:00”，可以使用以下代碼將其轉(zhuǎn)換為ISO8601格式：importdatetimeoriginal_time="2023/05/1014:30:00"dt=datetime.datetime.strptime(original_time,"%Y/%m/%d%H:%M:%S")standard_time=dt.isoformat()print(standard_time)original_time="2023/05/1014:30:00"dt=datetime.datetime.strptime(original_time,"%Y/%m/%d%H:%M:%S")standard_time=dt.isoformat()print(standard_time)dt=datetime.datetime.strptime(original_time,"%Y/%m/%d%H:%M:%S")standard_time=dt.isoformat()print(standard_time)standard_time=dt.isoformat()print(standard_time)print(standard_time)運(yùn)行上述代碼后，輸出的標(biāo)準(zhǔn)時(shí)間格式為“2023-05-10T14:30:00”，其中“T”是ISO8601格式中用于分隔日期和時(shí)間的字符。通過這種方式，將不同格式的通話時(shí)間戳統(tǒng)一轉(zhuǎn)換為標(biāo)準(zhǔn)格式，方便后續(xù)對通話時(shí)間的分析，如按時(shí)間順序排序、計(jì)算時(shí)間間隔、分析不同時(shí)間段的通話行為等。3.2.3數(shù)據(jù)特征提取數(shù)據(jù)特征提取是從原始移動(dòng)通話行為數(shù)據(jù)中挖掘出能夠反映用戶社交行為和關(guān)系的關(guān)鍵信息的過程，這些特征對于構(gòu)建準(zhǔn)確的社交網(wǎng)絡(luò)模型和實(shí)現(xiàn)有效的目標(biāo)探測具有重要意義。通過提取通話頻率、時(shí)長、時(shí)間、地點(diǎn)等多維度的特征，可以全面地刻畫用戶的社交行為模式，為后續(xù)的數(shù)據(jù)分析和建模提供豐富的信息。通話頻率是衡量用戶社交活躍度的重要指標(biāo)之一，它反映了用戶與其他用戶之間聯(lián)系的頻繁程度。計(jì)算通話頻率可以從多個(gè)角度進(jìn)行，如用戶在一定時(shí)間段內(nèi)的總通話次數(shù)、與每個(gè)通話對象的通話次數(shù)等。在一個(gè)月的時(shí)間范圍內(nèi)，統(tǒng)計(jì)每個(gè)用戶的通話總次數(shù)，通過對通話記錄中呼叫號碼或接聽號碼的計(jì)數(shù)，可以得到每個(gè)用戶的通話頻率。若用戶A在一個(gè)月內(nèi)的通話總次數(shù)為200次，而用戶B的通話總次數(shù)為50次，說明用戶A的社交活躍度相對較高。進(jìn)一步分析用戶與每個(gè)通話對象的通話次數(shù)，可以了解用戶的社交圈子和重點(diǎn)聯(lián)系對象。如果用戶A與用戶C的通話次數(shù)達(dá)到50次，而與其他大部分通話對象的通話次數(shù)較少，那么可以推測用戶C在用戶A的社交圈子中具有重要地位，可能是其親密朋友、家人或重要的業(yè)務(wù)伙伴。通話時(shí)長則能夠體現(xiàn)用戶之間社交關(guān)系的深度和親密程度。通常情況下，與家人、親密朋友之間的通話時(shí)長會較長，而與普通業(yè)務(wù)聯(lián)系人的通話時(shí)長相對較短。通過計(jì)算每次通話的時(shí)長以及用戶與不同通話對象的平均通話時(shí)長，可以分析用戶的社交關(guān)系層次。對于用戶A與用戶C的多次通話，計(jì)算其平均通話時(shí)長為15分鐘，而與用戶D的平均通話時(shí)長為5分鐘，這表明用戶A與用戶C之間的社交關(guān)系更為密切，交流更深入。在分析通話時(shí)長特征時(shí)，還可以結(jié)合通話頻率進(jìn)行綜合分析，進(jìn)一步了解用戶社交行為的特點(diǎn)。如果用戶A與用戶C不僅通話頻率高，而且平均通話時(shí)長也長，那么可以更有力地證明他們之間的關(guān)系緊密；反之，如果通話頻率高但平均通話時(shí)長較短，可能表明他們之間的聯(lián)系更多是基于業(yè)務(wù)或事務(wù)性的溝通。通話時(shí)間特征包含通話發(fā)生的具體時(shí)刻以及通話時(shí)間的分布規(guī)律，這些信息能夠反映用戶的生活作息和社交習(xí)慣。將一天的時(shí)間劃分為不同的時(shí)間段，如工作時(shí)間（9:00-17:00）、休息時(shí)間（22:00-7:00）、社交時(shí)間（17:00-22:00）等，統(tǒng)計(jì)用戶在各個(gè)時(shí)間段的通話次數(shù)和時(shí)長。若發(fā)現(xiàn)用戶A在工作時(shí)間的通話次數(shù)占總通話次數(shù)的60%，且通話時(shí)長也較長，說明其社交行為與工作密切相關(guān)，可能是從事銷售、客服等需要頻繁溝通的職業(yè)；而如果用戶B在晚上社交時(shí)間的通話次數(shù)較多，且與家人、朋友的通話時(shí)長較長，那么可以推測其在下班后更注重與親朋好友的交流，生活節(jié)奏相對較為輕松。此外，還可以分析用戶通話時(shí)間的周期性規(guī)律，如是否存在每周固定的通話高峰時(shí)段，這有助于進(jìn)一步了解用戶的社交行為模式和習(xí)慣。通話地點(diǎn)特征能夠反映用戶的社交活動(dòng)范圍和地理位置相關(guān)性。通過分析通話記錄中用戶的基站信息或GPS定位信息，可以獲取通話發(fā)生的地點(diǎn)。將通話地點(diǎn)進(jìn)行聚類分析，如按照城市區(qū)域、行政區(qū)劃等進(jìn)行劃分，可以了解用戶的社交活動(dòng)主要集中在哪些區(qū)域。如果用戶A的大部分通話發(fā)生在市中心的商業(yè)區(qū)和寫字樓附近，說明其社交活動(dòng)可能主要圍繞工作和商務(wù)交流展開；而用戶B的通話地點(diǎn)主要集中在其居住的社區(qū)以及周邊的休閑娛樂場所，表明其社交活動(dòng)更多地與日常生活和休閑有關(guān)。此外，通過分析不同用戶之間通話地點(diǎn)的距離和分布關(guān)系，還可以推斷他們之間的社交關(guān)系是否具有地理位置上的相關(guān)性，如是否是同事、鄰居或同城的朋友等。這些通話地點(diǎn)特征的提取和分析，為深入理解用戶的社交行為和社交網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)提供了重要的空間維度信息。四、基于移動(dòng)通話行為的社交網(wǎng)絡(luò)建模4.1社交網(wǎng)絡(luò)模型構(gòu)建要素4.1.1節(jié)點(diǎn)定義與表示在基于移動(dòng)通話行為構(gòu)建社交網(wǎng)絡(luò)模型時(shí)，將每個(gè)手機(jī)用戶定義為網(wǎng)絡(luò)中的一個(gè)節(jié)點(diǎn)，每個(gè)節(jié)點(diǎn)都代表著一個(gè)獨(dú)立的個(gè)體，具有唯一的標(biāo)識，通常使用手機(jī)號碼作為節(jié)點(diǎn)的標(biāo)識符。手機(jī)號碼具有唯一性和穩(wěn)定性，能夠準(zhǔn)確地識別每個(gè)用戶，確保在社交網(wǎng)絡(luò)模型中每個(gè)節(jié)點(diǎn)都具有明確的指向。在實(shí)際應(yīng)用中，手機(jī)號碼不僅是用戶身份的標(biāo)識，還與用戶的通話行為緊密相關(guān)，通過手機(jī)號碼可以方便地關(guān)聯(lián)到用戶的通話記錄、通話對象等信息，為社交網(wǎng)絡(luò)模型的構(gòu)建和分析提供了關(guān)鍵的基礎(chǔ)數(shù)據(jù)。除了手機(jī)號碼這一核心標(biāo)識外，節(jié)點(diǎn)還可以攜帶豐富的屬性信息，這些屬性信息能夠進(jìn)一步刻畫用戶的特征和行為。用戶的基本信息，如年齡、性別、職業(yè)、地理位置等，都可以作為節(jié)點(diǎn)的屬性。年齡和性別信息可以幫助分析不同年齡段和性別群體的社交行為差異。通過對不同年齡段用戶通話頻率和通話時(shí)長的統(tǒng)計(jì)分析，發(fā)現(xiàn)年輕人可能更傾向于頻繁的社交通話，而老年人的通話時(shí)長可能相對較長，更注重與家人的聯(lián)系；性別方面，女性在社交通話中可能更注重情感交流，通話內(nèi)容更為豐富，而男性則可能在工作相關(guān)的通話中占比較大。職業(yè)屬性對于理解用戶的社交圈子和通話目的具有重要意義。從事銷售工作的用戶，其通話對象可能主要集中在客戶、合作伙伴等業(yè)務(wù)相關(guān)人群，通話內(nèi)容多圍繞業(yè)務(wù)洽談、產(chǎn)品推廣等；而教育工作者的社交圈子可能更多地與同事、學(xué)生和家長相關(guān)，通話行為也會體現(xiàn)出教育行業(yè)的特點(diǎn)。地理位置屬性則可以反映用戶的社交活動(dòng)范圍和地域相關(guān)性。通過分析用戶在不同地理位置的通話記錄，可以了解其社交圈子是否主要集中在本地，還是涉及到跨地區(qū)的社交聯(lián)系。若一個(gè)用戶在多個(gè)城市都有頻繁的通話記錄，那么可以推測該用戶可能有較為廣泛的社交圈子，涉及到不同地區(qū)的朋友、同事或業(yè)務(wù)伙伴。此外，用戶的通話行為特征也可以作為節(jié)點(diǎn)的屬性。通話頻率、通話時(shí)長、通話時(shí)間分布等特征能夠直觀地反映用戶的社交活躍度和社交習(xí)慣。通話頻率高的用戶通常具有更廣泛的社交圈子，社交活動(dòng)較為頻繁；而通話時(shí)長較長的用戶可能與通話對象之間的關(guān)系更為親密，交流更深入。通過對通話時(shí)間分布的分析，可以發(fā)現(xiàn)用戶的生活作息和社交規(guī)律。有些用戶在晚上社交時(shí)間的通話次數(shù)較多，說明其更注重下班后與親朋好友的交流；而有些用戶在工作時(shí)間的通話量較大，表明其社交行為與工作密切相關(guān)。這些豐富的節(jié)點(diǎn)屬性信息，為深入分析社交網(wǎng)絡(luò)中用戶的行為模式和社交關(guān)系提供了全面的數(shù)據(jù)支持，有助于構(gòu)建更加準(zhǔn)確和細(xì)致的社交網(wǎng)絡(luò)模型。4.1.2邊的連接規(guī)則在社交網(wǎng)絡(luò)模型中，邊的連接規(guī)則是構(gòu)建網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)的關(guān)鍵要素之一，它決定了節(jié)點(diǎn)之間的聯(lián)系和社交關(guān)系的呈現(xiàn)方式?；谝苿?dòng)通話行為，當(dāng)兩個(gè)用戶之間存在通話行為時(shí)，就在對應(yīng)的兩個(gè)節(jié)點(diǎn)之間建立一條邊，以此來表示這兩個(gè)用戶之間存在社交聯(lián)系。這種連接方式直觀地反映了通話行為在社交網(wǎng)絡(luò)中的作用，通過邊的連接，可以清晰地展示用戶之間的通話關(guān)系網(wǎng)絡(luò)。為了更準(zhǔn)確地反映社交關(guān)系的強(qiáng)度和性質(zhì)，邊的連接規(guī)則還可以進(jìn)一步細(xì)化。根據(jù)通話的方向，邊可以分為有向邊和無向邊。在實(shí)際通話行為中，主叫和被叫可能具有不同的意義，主叫方通常是主動(dòng)發(fā)起社交聯(lián)系的一方，而被叫方則是接收聯(lián)系的一方。在一些社交場景中，主動(dòng)發(fā)起通話可能表示發(fā)起方對被叫方有更強(qiáng)烈的社交需求或更密切的關(guān)系。在工作場景中，業(yè)務(wù)負(fù)責(zé)人可能會主動(dòng)撥打下屬的電話安排工作任務(wù)，這種主叫行為體現(xiàn)了工作中的領(lǐng)導(dǎo)與被領(lǐng)導(dǎo)關(guān)系；在個(gè)人社交場景中，一方主動(dòng)給另一方打電話，可能表示雙方關(guān)系較為親密，主動(dòng)方更愿意主動(dòng)溝通和交流。因此，使用有向邊可以更準(zhǔn)確地描述這種具有方向性的社交關(guān)系，通過邊的方向可以明確誰是主動(dòng)發(fā)起社交聯(lián)系的一方。在分析社交網(wǎng)絡(luò)時(shí)，有向邊可以幫助我們研究信息傳播的方向和社交影響力的流動(dòng)。在一個(gè)信息傳播網(wǎng)絡(luò)中，有向邊可以表示信息從發(fā)送者（主叫方）流向接收者（被叫方）的路徑，通過分析有向邊的分布和連接情況，可以了解信息在社交網(wǎng)絡(luò)中的傳播模式和范圍，以及哪些節(jié)點(diǎn)在信息傳播中起到了關(guān)鍵的傳遞作用。在某些情況下，不區(qū)分主叫和被叫，將邊視為無向邊也是合理的。當(dāng)我們關(guān)注的是用戶之間是否存在社交聯(lián)系，而不關(guān)心具體的通話方向時(shí)，無向邊可以簡化網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，便于進(jìn)行一些宏觀的分析。在研究社交網(wǎng)絡(luò)的整體連通性和社區(qū)結(jié)構(gòu)時(shí)，無向邊可以更直觀地展示用戶之間的連接關(guān)系，方便計(jì)算網(wǎng)絡(luò)的連通分量、聚類系數(shù)等指標(biāo)。通過無向邊構(gòu)建的社交網(wǎng)絡(luò)，可以從整體上了解用戶群體之間的社交緊密程度，發(fā)現(xiàn)不同社交群體之間的聯(lián)系和差異。在一個(gè)城市的居民社交網(wǎng)絡(luò)中，使用無向邊可以快速識別出哪些區(qū)域的居民之間社交聯(lián)系更為緊密，形成了相對獨(dú)立的社交社區(qū)，哪些區(qū)域之間的社交聯(lián)系較為稀疏，存在社交隔閡。這種宏觀的分析有助于我們把握社交網(wǎng)絡(luò)的整體結(jié)構(gòu)和特征，為進(jìn)一步深入研究社交行為提供基礎(chǔ)。4.1.3邊的權(quán)重計(jì)算邊的權(quán)重是衡量社交網(wǎng)絡(luò)中節(jié)點(diǎn)之間關(guān)系強(qiáng)度的重要指標(biāo)，通過合理計(jì)算邊的權(quán)重，可以更準(zhǔn)確地反映用戶之間社交關(guān)系的緊密程度和重要性。在基于移動(dòng)通話行為的社交網(wǎng)絡(luò)中，通話時(shí)長和通話次數(shù)是計(jì)算邊權(quán)重的兩個(gè)關(guān)鍵因素，它們從不同角度體現(xiàn)了用戶之間社交互動(dòng)的強(qiáng)度和頻率。通話時(shí)長是衡量社交關(guān)系深度的重要指標(biāo)之一。通常情況下，用戶與關(guān)系密切的人通話時(shí)，往往會花費(fèi)較長的時(shí)間進(jìn)行深入的交流。與家人通話時(shí)，可能會分享生活中的點(diǎn)滴瑣事、情感困惑等，通話時(shí)長可能會達(dá)到幾十分鐘甚至更長；與親密朋友通話時(shí)，也會圍繞興趣愛好、工作生活等話題展開長時(shí)間的交流。因此，通話時(shí)長越長，表明用戶之間的社交關(guān)系越緊密，交流越深入。在計(jì)算邊的權(quán)重時(shí)，可以將通話時(shí)長作為一個(gè)重要的考量因素。一種常見的計(jì)算方法是，將兩個(gè)用戶之間的總通話時(shí)長作為邊的權(quán)重。若用戶A和用戶B在一段時(shí)間內(nèi)的總通話時(shí)長為1000分鐘，而用戶A和用戶C的總通話時(shí)長為200分鐘，那么在社交網(wǎng)絡(luò)中，連接用戶A和用戶B的邊的權(quán)重就會大于連接用戶A和用戶C的邊的權(quán)重，這直觀地反映出用戶A與用戶B之間的社交關(guān)系更為緊密。通話次數(shù)則反映了用戶之間社交聯(lián)系的頻繁程度。頻繁的通話意味著用戶之間保持著密切的溝通和互動(dòng)，即使每次通話時(shí)長不長，但頻繁的聯(lián)系也表明雙方在社交上的緊密程度。在工作場景中，同事之間可能會因?yàn)楣ぷ魅蝿?wù)的協(xié)作而頻繁通話，雖然每次通話可能只是簡單地溝通工作進(jìn)展、協(xié)調(diào)問題，但頻繁的通話次數(shù)體現(xiàn)了他們在工作中的緊密合作關(guān)系。在個(gè)人社交場景中，一些好朋友之間可能會經(jīng)?；ハ啻螂娫拞柡?、閑聊，通話次數(shù)較多，這也反映出他們之間關(guān)系的親密程度。在計(jì)算邊的權(quán)重時(shí)，通話次數(shù)也是一個(gè)重要的依據(jù)?？梢詫蓚€(gè)用戶之間的通話次數(shù)作為邊權(quán)重的一部分，或者結(jié)合通話時(shí)長和通話次數(shù)，采用加權(quán)求和的方式來計(jì)算邊的權(quán)重。例如，設(shè)定通話時(shí)長的權(quán)重為0.6，通話次數(shù)的權(quán)重為0.4，若用戶A和用戶B之間的總通話時(shí)長為800分鐘，通話次數(shù)為50次，用戶A和用戶C之間的總通話時(shí)長為300分鐘，通話次數(shù)為30次，通過加權(quán)求和公式：邊權(quán)重=通話時(shí)長×0.6+通話次數(shù)×0.4，可計(jì)算出連接用戶A和用戶B的邊權(quán)重為800×0.6+50×0.4=500，連接用戶A和用戶C的邊權(quán)重為300×0.6+30×0.4=192，從而更全面地反映出用戶之間社交關(guān)系的強(qiáng)度差異。這種綜合考慮通話時(shí)長和通話次數(shù)的邊權(quán)重計(jì)算方法，能夠更準(zhǔn)確地刻畫社交網(wǎng)絡(luò)中用戶之間的關(guān)系，為后續(xù)的社交網(wǎng)絡(luò)分析和目標(biāo)探測提供更有價(jià)值的信息。四、基于移動(dòng)通話行為的社交網(wǎng)絡(luò)建模4.2不同社交網(wǎng)絡(luò)模型對比與選擇4.2.1經(jīng)典社交網(wǎng)絡(luò)模型介紹ER隨機(jī)圖模型是由數(shù)學(xué)家埃爾德什（Erd?s）和雷尼（Rényi）于1959年提出的一種經(jīng)典的隨機(jī)網(wǎng)絡(luò)模型。在ER隨機(jī)圖中，假設(shè)有N個(gè)節(jié)點(diǎn)，每對節(jié)點(diǎn)之間以固定的概率p隨機(jī)連接形成邊。這種模型的構(gòu)建方式非常簡單直接，其核心思想是節(jié)點(diǎn)之間的連接是完全隨機(jī)的，不考慮節(jié)點(diǎn)的屬性、位置或其他因素。在一個(gè)具有100個(gè)節(jié)點(diǎn)的ER隨機(jī)圖中，若連接概率p為0.2，那么每個(gè)節(jié)點(diǎn)與其他節(jié)點(diǎn)之間有20%的概率建立連接。ER隨機(jī)圖的度分布服從泊松分布，這意味著大多數(shù)節(jié)點(diǎn)的度數(shù)（即與節(jié)點(diǎn)相連的邊的數(shù)量）接近平均值，節(jié)點(diǎn)度數(shù)的差異相對較小。在上述例子中，平均每個(gè)節(jié)點(diǎn)的度數(shù)約為100×0.2=20，大部分節(jié)點(diǎn)的度數(shù)會在20左右波動(dòng)，很少出現(xiàn)度數(shù)極高或極低的節(jié)點(diǎn)。這種均勻的度分布使得ER隨機(jī)圖在結(jié)構(gòu)上相對簡單、規(guī)則，缺乏明顯的層次結(jié)構(gòu)和樞紐節(jié)點(diǎn)。BA無標(biāo)度網(wǎng)絡(luò)模型是由巴拉巴西（Barabási）和阿爾伯特（Albert）于1999年提出的，它是一種更能反映現(xiàn)實(shí)世界復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)特性的模型。BA無標(biāo)度網(wǎng)絡(luò)的生成機(jī)制基于兩個(gè)重要原則：增長和優(yōu)先連接。在網(wǎng)絡(luò)初始階段，通常設(shè)定一個(gè)較小的節(jié)點(diǎn)集合作為基礎(chǔ)。隨著時(shí)間的推移，新的節(jié)點(diǎn)不斷加入網(wǎng)絡(luò)，并且新節(jié)點(diǎn)更傾向于與網(wǎng)絡(luò)中度數(shù)較高的節(jié)點(diǎn)建立連接。這種優(yōu)先連接機(jī)制使得度數(shù)高的節(jié)點(diǎn)獲得更多的連接機(jī)會，從而變得越來越重要，形成了所謂的“富者愈富”現(xiàn)象。在一個(gè)社交網(wǎng)絡(luò)中，一些知名人士或活躍用戶由于其較高的知名度或活躍度，吸引了大量新用戶的關(guān)注和連接，其粉絲數(shù)量不斷增加，成為網(wǎng)絡(luò)中的樞紐節(jié)點(diǎn)。BA無標(biāo)度網(wǎng)絡(luò)的度分布服從冪律分布，即節(jié)點(diǎn)度數(shù)k的概率分布滿足P(k)∝k^(-γ)，其中γ通常在2-3之間。這意味著網(wǎng)絡(luò)中存在少數(shù)度數(shù)極高的樞紐節(jié)點(diǎn)，它們在網(wǎng)絡(luò)的信息傳播、資源分配等方面起著關(guān)鍵作用，而大多數(shù)節(jié)點(diǎn)的度數(shù)相對較低。在一個(gè)大型社交網(wǎng)絡(luò)中，可能只有極少數(shù)的明星或網(wǎng)紅賬號擁有數(shù)百萬的粉絲（高度數(shù)節(jié)點(diǎn)），而絕大多數(shù)普通用戶的粉絲數(shù)量可能只有幾十或幾百（低度數(shù)節(jié)點(diǎn)）。這種非均勻的度分布使得BA無標(biāo)度網(wǎng)絡(luò)具有很強(qiáng)的異質(zhì)性和層次結(jié)構(gòu)，更符合現(xiàn)實(shí)世界中許多社交網(wǎng)絡(luò)的特征。4.2.2基于移動(dòng)通話數(shù)據(jù)的模型適應(yīng)性分析ER隨機(jī)圖模型由于其節(jié)點(diǎn)連接的隨機(jī)性和均勻的度分布特性，在描述移動(dòng)通話社交網(wǎng)絡(luò)時(shí)存在一定的局限性。在移動(dòng)通話社交網(wǎng)絡(luò)中，用戶之間的通話關(guān)系并非完全隨機(jī)建立。人們通常會與自己的家人、朋友、同事等具有密切關(guān)系的人進(jìn)行通話，這些關(guān)系是基于現(xiàn)實(shí)生活中的社交聯(lián)系，具有明顯的選擇性和相關(guān)性。一個(gè)人在工作中主要與同事通話，在生活中主要與家人和朋友通話，而不是隨機(jī)地與其他用戶通話。因此，ER隨機(jī)圖模型無法準(zhǔn)確反映移動(dòng)通話社交網(wǎng)絡(luò)中這種基于現(xiàn)實(shí)社交關(guān)系的連接模式。此外，ER隨機(jī)圖中節(jié)點(diǎn)度數(shù)的均勻分布與移動(dòng)通話社交網(wǎng)絡(luò)的實(shí)際情況不符。在實(shí)際的移動(dòng)通話社交網(wǎng)絡(luò)中，存在一些社交活躍的用戶，他們與眾多其他用戶保持頻繁的通話聯(lián)系，這些用戶的度數(shù)相對較高，在社交網(wǎng)絡(luò)中具有重要的影響力；而大部分用戶的社交圈子相對較小，通話聯(lián)系也相對較少，度數(shù)較低。這種節(jié)點(diǎn)度數(shù)的明顯差異無法通過ER隨機(jī)圖的泊松分布度來體現(xiàn)。相比之下，BA無標(biāo)度網(wǎng)絡(luò)模型的特性與移動(dòng)通話社交網(wǎng)絡(luò)的實(shí)際情況更為契合。BA無標(biāo)度網(wǎng)絡(luò)的優(yōu)先連接機(jī)制能夠較好地解釋移動(dòng)通話社交網(wǎng)絡(luò)中樞紐節(jié)點(diǎn)的形成。在移動(dòng)通話社交網(wǎng)絡(luò)中，一些社交活躍、人際關(guān)系廣泛的用戶，由于他們已經(jīng)與較多的其他用戶建立了通話聯(lián)系，新用戶更有可能與他們進(jìn)行通話，從而使得這些用戶的度數(shù)不斷增加，成為網(wǎng)絡(luò)中的樞紐節(jié)點(diǎn)。一位社交達(dá)人或業(yè)務(wù)繁忙的銷售人員，他們經(jīng)常與不同的人進(jìn)行通話，隨著時(shí)間的推移，他們的社交圈子不斷擴(kuò)大，與他們通話的用戶數(shù)量也越來越多，在社交網(wǎng)絡(luò)中扮演著重要的角色。BA無標(biāo)度網(wǎng)絡(luò)的冪律分布度能夠準(zhǔn)確地描述移動(dòng)通話社交網(wǎng)絡(luò)中節(jié)點(diǎn)度數(shù)的非均勻分布。通過對實(shí)際移動(dòng)通話數(shù)據(jù)的分析，可以發(fā)現(xiàn)節(jié)點(diǎn)度數(shù)確實(shí)呈現(xiàn)出冪律分布的特征，即少數(shù)節(jié)點(diǎn)具有很高的度數(shù)，而大多數(shù)節(jié)點(diǎn)的度數(shù)較低。這種非均勻的度分布反映了移動(dòng)通話社交網(wǎng)絡(luò)中用戶社交活躍度和影響力的差異，與現(xiàn)實(shí)情況相符。綜上所述，BA無標(biāo)度網(wǎng)絡(luò)模型在基于移動(dòng)通話行為的社交網(wǎng)絡(luò)建模中具有更好的適應(yīng)性，能夠更準(zhǔn)確地反映移動(dòng)通話社交網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)和特性，為后續(xù)的社交網(wǎng)絡(luò)分析和目標(biāo)探測提供更有效的支持。四、基于移動(dòng)通話行為的社交網(wǎng)絡(luò)建模4.3模型驗(yàn)證與評估4.3.1評估指標(biāo)選擇在對基于移動(dòng)通話行為構(gòu)建的社交網(wǎng)絡(luò)模型進(jìn)行驗(yàn)證與評估時(shí)，選用度分布、聚類系數(shù)等指標(biāo)具有重要的意義和依據(jù)。度分布能夠直觀地反映社交網(wǎng)絡(luò)中節(jié)點(diǎn)度數(shù)（即與節(jié)點(diǎn)相連的邊的數(shù)量）的概率分布情況，它是衡量社交網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)特征的關(guān)鍵指標(biāo)之一。在實(shí)際的移動(dòng)通話社交網(wǎng)絡(luò)中，節(jié)點(diǎn)的度數(shù)體現(xiàn)了用戶的社交活躍度和社交圈子的大小。社交活躍的用戶，其通話聯(lián)系廣泛，與眾多其他用戶建立了通話關(guān)系，在社交網(wǎng)絡(luò)中對應(yīng)的節(jié)點(diǎn)度數(shù)就較高；而社交圈子較小的用戶，其通話聯(lián)系相對較少，節(jié)點(diǎn)度數(shù)也較低。通過分析度分布，可以了解社交網(wǎng)絡(luò)中用戶社交活躍度的分布情況，判斷網(wǎng)絡(luò)中是否存在少數(shù)社交影響力較大的樞紐節(jié)點(diǎn)，以及大部分普通用戶的社交活躍程度范圍。聚類系數(shù)是衡量社交網(wǎng)絡(luò)中節(jié)點(diǎn)聚集程度的重要指標(biāo)，它反映了節(jié)點(diǎn)的鄰居節(jié)點(diǎn)之間相互連接的緊密程度。在移動(dòng)通話社交網(wǎng)絡(luò)中，聚類系數(shù)體現(xiàn)了用戶社交圈子的緊密性和層次性。如果一個(gè)用戶的聚類系數(shù)較高，說明他的通話對象之間也存在較多的通話聯(lián)系，這些通話對象構(gòu)成了一個(gè)相對緊密的社交圈子。在一個(gè)工作團(tuán)隊(duì)中，成員之間不僅與團(tuán)隊(duì)負(fù)責(zé)人有頻繁的通話，成員之間也經(jīng)常進(jìn)行溝通協(xié)作，那么這個(gè)團(tuán)隊(duì)在社交網(wǎng)絡(luò)中對應(yīng)的節(jié)點(diǎn)聚類系數(shù)就會較高。通過計(jì)算聚類系數(shù)，可以深入了解社交網(wǎng)絡(luò)中不同用戶群體的社交結(jié)構(gòu)和關(guān)系緊密程度，為分析社交網(wǎng)絡(luò)的社區(qū)結(jié)構(gòu)和信息傳播模式提供重要依據(jù)。平均路徑長度是評估社交網(wǎng)絡(luò)連通性和信息傳播效率的重要指標(biāo)，它表示社交網(wǎng)絡(luò)中任意兩個(gè)節(jié)點(diǎn)之間最短路徑的平均值。在移動(dòng)通話社交網(wǎng)絡(luò)中，平均路徑長度反映了信息在用戶之間傳播的難易程度和速度。較短的平均路徑長度意味著信息可以通過較少的中間節(jié)點(diǎn)快速傳播到網(wǎng)絡(luò)中的各個(gè)角落，說明社交網(wǎng)絡(luò)的連通性較好，信息傳播效率較高。在一個(gè)信息傳播網(wǎng)絡(luò)中，如果平均路徑長度較短，那么一條重要的消息可以迅速在用戶之間擴(kuò)散，引起廣泛的關(guān)注。而較長的平均路徑長度則可能表示社交網(wǎng)絡(luò)中存在一些孤立的節(jié)點(diǎn)或社區(qū)，信息傳播需要經(jīng)過更多的中間環(huán)節(jié)，傳播效率較低。通過計(jì)算平均路徑長度，可以評估社交網(wǎng)絡(luò)的整體連通性和信息傳播能力，為研究信息在社交網(wǎng)絡(luò)中的傳播規(guī)律提供量化的指標(biāo)。這些評估指標(biāo)從不同角度全面地反映了社交網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)和特性，能夠幫助我們深入理解基于移動(dòng)通話行為構(gòu)建的社交網(wǎng)絡(luò)模型的準(zhǔn)確性和有效性，為模型的優(yōu)化和改進(jìn)提供有力的支持。4.3.2模型驗(yàn)證方法為了驗(yàn)證基于移動(dòng)通話行為構(gòu)建的社交網(wǎng)絡(luò)模型的準(zhǔn)確性和有效性，采用實(shí)際數(shù)據(jù)進(jìn)行驗(yàn)證是一種行之有效的方法。在實(shí)際驗(yàn)證過程中，將從運(yùn)營商獲取的真實(shí)移動(dòng)通話行為數(shù)據(jù)劃分為訓(xùn)練集和測試集。通常按照一定的比例進(jìn)行劃分，如70%的數(shù)據(jù)作為訓(xùn)練集，用于構(gòu)建和訓(xùn)練社交網(wǎng)絡(luò)模型；30%的數(shù)據(jù)作為測試集，用于對訓(xùn)練好的模型進(jìn)行驗(yàn)證和評估。利用訓(xùn)練集數(shù)據(jù)構(gòu)建社交網(wǎng)絡(luò)模型，根據(jù)前文所述的節(jié)點(diǎn)定義、邊的連接規(guī)則和邊權(quán)重計(jì)算方法，將通話記錄數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為社交網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)。在構(gòu)建過程中，充分考慮通話時(shí)長、通話次數(shù)、通話時(shí)間等多維度信息，以確保模型能夠準(zhǔn)確地反映用戶之間的社交關(guān)系和行為特征。使用訓(xùn)練集數(shù)據(jù)中的通話記錄，將每個(gè)手機(jī)用戶定義為節(jié)點(diǎn)，根據(jù)通話行為建立節(jié)點(diǎn)之間的邊，并通過計(jì)算通話時(shí)長和通話次數(shù)來確定邊的權(quán)重，從而構(gòu)建出加權(quán)的社交網(wǎng)絡(luò)模型。構(gòu)建好模型后，使用測試集數(shù)據(jù)對模型進(jìn)行驗(yàn)證。將測試集中的通話記錄與模型進(jìn)行對比分析，通過計(jì)算模型在測試集上的各項(xiàng)評估指標(biāo)，如度分布、聚類系數(shù)、平均路徑長度等，來評估模型的準(zhǔn)確性和有效性。在計(jì)算度分布時(shí)，統(tǒng)計(jì)測試集中每個(gè)節(jié)點(diǎn)的度數(shù)，并與模型預(yù)測的度分布進(jìn)行比較，觀察兩者的一致性程度。如果模型預(yù)測的度分布與實(shí)際測試集的度分布較為接近，說明模型能夠較好地反映社交網(wǎng)絡(luò)中節(jié)點(diǎn)度數(shù)的分布情況，對用戶社交活躍度的刻畫較為準(zhǔn)確。對于聚類系數(shù)的計(jì)算，根據(jù)測試集中節(jié)點(diǎn)之間的連接關(guān)系，計(jì)算每個(gè)節(jié)點(diǎn)的聚類系數(shù)，并與模型計(jì)算得到的聚類系數(shù)進(jìn)行對比。若兩者差異較小，表明模型能夠準(zhǔn)確地捕捉社交網(wǎng)絡(luò)中節(jié)點(diǎn)的聚集程度，對用戶社交圈子的緊密性和層次性的描述較為合理。在評估平均路徑長度時(shí)，計(jì)算測試集中任意兩個(gè)節(jié)點(diǎn)之間的最短路徑，并求其平均值，與模型預(yù)測的平均路徑長度進(jìn)行比較。若模型的平均路徑長度與實(shí)際測試集的平均路徑長度相符，說明模型在反映社交網(wǎng)絡(luò)的連通性和信息傳播效率方面具有較高的準(zhǔn)確性。通過對模型在測試集上各項(xiàng)評估指標(biāo)的分析，可以判斷模型對實(shí)際社交網(wǎng)絡(luò)的擬合程度。如果模型在各項(xiàng)指標(biāo)上與實(shí)際數(shù)據(jù)表現(xiàn)出較高的一致性，說明模型能夠準(zhǔn)確地反映移動(dòng)通話社交網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)和特性，具有較好的準(zhǔn)確性和有效性；反之，如果模型與實(shí)際數(shù)據(jù)存在較大偏差，則需要對模型進(jìn)行調(diào)整和優(yōu)化，如重新審視節(jié)點(diǎn)定義、邊的連接規(guī)則和權(quán)重計(jì)算方法，或者考慮引入更多的特征信息，以提高模型的性能和準(zhǔn)確性。這種基于實(shí)際數(shù)據(jù)的模型驗(yàn)證方法，能夠直觀地檢驗(yàn)?zāi)Ｐ偷馁|(zhì)量，為模型的改進(jìn)和完善提供有力的依據(jù)，確保模型能夠在實(shí)際應(yīng)用中發(fā)揮良好的作用。五、基于社交網(wǎng)絡(luò)模型的用戶行為分析5.1用戶社交關(guān)系特征分析5.1.1社交圈子劃分在基于移動(dòng)通話行為構(gòu)建的社交網(wǎng)絡(luò)中，準(zhǔn)確劃分用戶的社交圈子對于深入理解用戶的社交行為和社交結(jié)構(gòu)具有重要意義。社區(qū)發(fā)現(xiàn)算法是實(shí)現(xiàn)社交圈子劃分的有效工具，它能夠?qū)⑸缃痪W(wǎng)絡(luò)中緊密相連的節(jié)點(diǎn)劃分為不同的社區(qū)，每個(gè)社區(qū)代表一個(gè)相對獨(dú)立的社交圈子。Louvain算法是一種基于模塊度優(yōu)化的高效社區(qū)發(fā)現(xiàn)算法，其核心思想是通過不斷合并節(jié)點(diǎn)和社區(qū)，以最大化網(wǎng)絡(luò)的模塊度。模塊度是衡量社區(qū)劃分質(zhì)量的重要指標(biāo)，它表示社區(qū)內(nèi)部實(shí)際連接數(shù)與隨機(jī)情況下連接數(shù)的差值，模塊度越大，說明社區(qū)劃分越合理。Louvain算法的具體步驟如下：首先，將每個(gè)節(jié)點(diǎn)初始化為一個(gè)單獨(dú)的社區(qū)，此時(shí)網(wǎng)絡(luò)的模塊度較低。然后，對于每個(gè)節(jié)點(diǎn)，計(jì)算將其移動(dòng)到鄰居節(jié)點(diǎn)所在社區(qū)時(shí)模塊度的變化量，選擇使模塊度增加最大的移動(dòng)方式，將節(jié)點(diǎn)移動(dòng)到相應(yīng)的社區(qū)。如果沒有任何移動(dòng)能使模塊度增加，則該輪迭代結(jié)束。接著，將每個(gè)社區(qū)視為一個(gè)超節(jié)點(diǎn)，重新構(gòu)建網(wǎng)絡(luò)，重復(fù)上述過程，直到模塊度不再增加為止。在一個(gè)包含1000個(gè)用戶的移動(dòng)通話社交網(wǎng)絡(luò)中，使用Louvain算法進(jìn)行社區(qū)發(fā)現(xiàn)。初始時(shí)，每個(gè)用戶都是一個(gè)獨(dú)立的社區(qū)，通過不斷迭代，將緊密相連的用戶合并到同一個(gè)社區(qū)。經(jīng)過多次迭代后，模塊度逐漸增大并趨于穩(wěn)定，最終將社交網(wǎng)絡(luò)劃分為5個(gè)主要的社區(qū)。通過分析這些社區(qū)內(nèi)用戶的通話行為特征，發(fā)現(xiàn)其中一個(gè)社區(qū)內(nèi)的用戶主要是同一公司的員工，他們在工作日的工作時(shí)間通話頻繁，通話內(nèi)容多與工作業(yè)務(wù)相關(guān)；另一個(gè)社區(qū)則主要是一群興趣相投的戶外運(yùn)動(dòng)愛好者，他們在周末和節(jié)假日的通話次數(shù)較多，經(jīng)常交流戶外運(yùn)動(dòng)的經(jīng)驗(yàn)和活動(dòng)安排。GN算法則是一種層次聚類的社區(qū)發(fā)現(xiàn)算法，它通過不斷刪除網(wǎng)絡(luò)中邊的介數(shù)中心性最高的邊，逐步將網(wǎng)絡(luò)分裂成不同的社區(qū)。邊的介數(shù)中心性表示該邊在網(wǎng)絡(luò)中所有最短路徑中出現(xiàn)的次數(shù)，介數(shù)中心性越高的邊，在網(wǎng)絡(luò)的連通性和信息傳播中起著越關(guān)鍵的作用。GN算法的步驟為：首先，計(jì)算網(wǎng)絡(luò)中每條邊的介數(shù)中心性；然后，刪除介數(shù)中心性最高的邊，此時(shí)網(wǎng)絡(luò)可能會分裂成多個(gè)連通分量，每個(gè)連通分量即為一個(gè)社區(qū)；接著，重新計(jì)算剩余網(wǎng)絡(luò)中邊的介數(shù)中心性，繼續(xù)刪除介數(shù)中心性最高的邊，直到網(wǎng)絡(luò)中所有邊都被刪除或者達(dá)到預(yù)設(shè)的停止條件。在一個(gè)具有復(fù)雜結(jié)構(gòu)的移動(dòng)通話社交網(wǎng)絡(luò)中應(yīng)用GN算法，隨著邊的不斷刪除，網(wǎng)絡(luò)逐漸分裂成不同的社區(qū)。通過對這些社區(qū)的分析，可以發(fā)現(xiàn)社區(qū)之間的聯(lián)系和層次結(jié)構(gòu)。一些社區(qū)之間通過少數(shù)高介數(shù)中心性的邊相互連接，這些邊在信息傳播中起到了橋梁的作用；而一些社區(qū)內(nèi)部的連接緊密，形成了相對獨(dú)立的社交圈子，成員之間的社交關(guān)系較為穩(wěn)定。通過這些社區(qū)發(fā)現(xiàn)算法對社交網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行分析，可以清晰地看到用戶的社交圈子結(jié)構(gòu)，了解不同社交圈子的特點(diǎn)和功能，為進(jìn)一步研究用戶的社交行為和社交關(guān)系提供了有力的支持。5.1.2社交關(guān)系強(qiáng)度度量在基于移動(dòng)通話行為的社交網(wǎng)絡(luò)中，準(zhǔn)確度量用戶之間的社交關(guān)系強(qiáng)度是深入理解社交行為和社交結(jié)構(gòu)的關(guān)鍵。邊權(quán)重作為衡量社交關(guān)系強(qiáng)度的重要指標(biāo)，綜合考慮了通話時(shí)長和通話次數(shù)等多個(gè)因素，能夠更全面、準(zhǔn)確地反映用戶之間社交互動(dòng)的緊密程度。通話時(shí)長是體現(xiàn)社交關(guān)系深度的重要因素之一。通常情況下，用戶與關(guān)系密切的人通話時(shí)，往往會花費(fèi)較長的時(shí)間進(jìn)行深入的交流。與家人通話時(shí)，可能會分享生活中的瑣事、情感和想法，通話時(shí)長可能會持續(xù)幾十分鐘甚至更長；與親密朋友通話時(shí)，也會圍繞興趣愛好、工作生活等話題展開長時(shí)間的討論。因此，通話時(shí)長越長，表明用戶之間的社交關(guān)系越緊密，交流越深入。在計(jì)算邊權(quán)重時(shí)，通話時(shí)長可作為一個(gè)重要的考量因素。一種常見的計(jì)算方法是將兩個(gè)用戶之間的總通話時(shí)長作為邊權(quán)重的一部分。若用戶A和用戶B在一個(gè)月內(nèi)的總通話時(shí)長為800分鐘，而用戶A和用戶C的總通話時(shí)長為200分鐘，那么在社交網(wǎng)絡(luò)中，連接用戶A和用戶B的邊的權(quán)重相對較大，直觀地反映出用戶A與用戶B之間的社交關(guān)系更為緊密。通話次數(shù)則反映了用戶之間社交聯(lián)系的頻繁程度。頻繁的通話意味著用戶之間保持著密切的溝通和互動(dòng)，即使每次通話時(shí)長不長，但頻繁的聯(lián)系也表明雙方在社交上的緊密程度。在工作場景中，同事之間可能會因?yàn)楣ぷ魅蝿?wù)的協(xié)作而頻繁通話，雖然每次通話可能只是簡單地溝通工作進(jìn)展、協(xié)調(diào)問題，但頻繁的通話次數(shù)體現(xiàn)了他們在工作中的緊密合作關(guān)系。在個(gè)人社交場景中，一些好朋友之間可能會經(jīng)?；ハ啻螂娫拞柡?、閑聊，通話次數(shù)較多，這也反映出他們之間關(guān)系的親密程度。在計(jì)算邊權(quán)重時(shí)，通話次數(shù)同樣是一個(gè)重要的依據(jù)?？梢詫蓚€(gè)用戶之間的通話次數(shù)作為邊權(quán)重的一部分，或者結(jié)合通話時(shí)長和通話次數(shù)，采用加權(quán)求和的方式來計(jì)算邊權(quán)重。設(shè)定通話時(shí)長的權(quán)重為0.6，通話次數(shù)的權(quán)重為0.4，若用戶A和用戶B之間的總通話時(shí)長為600分鐘，通話次數(shù)為40次，用戶A和用戶C之間的總通話時(shí)長為300分鐘，通話次數(shù)為20次，通過加權(quán)求和公式：邊權(quán)重=通話時(shí)長×0.6+通話次數(shù)×0.4，可計(jì)算出連接用戶A和用戶B的邊權(quán)重為600×0.6+40×0.4=376，連接用戶A和用戶C的邊權(quán)重為300×0.6+20×0.4=198，從而更全面地反映出用戶之間社交關(guān)系的強(qiáng)度差異。這種綜合考慮通話時(shí)長和通話次數(shù)的邊權(quán)重計(jì)算方法，能夠更準(zhǔn)確地刻畫社交網(wǎng)絡(luò)中用戶之間的關(guān)系，為后續(xù)的社交網(wǎng)絡(luò)分析和目標(biāo)探測提供更有價(jià)值的信息。5.2用戶行為模式挖掘5.2.1通話行為模式分析對用戶通話時(shí)間的分析是揭示用戶行為模式的重要維度之一。通過對大量移動(dòng)通話行為數(shù)據(jù)的深入研究，可以發(fā)現(xiàn)用戶通話時(shí)間呈現(xiàn)出明顯的周期性和波動(dòng)性。從日周期來看，通話行為通常在白天較為活躍，尤其是在工作時(shí)間（上午9點(diǎn)至下午5點(diǎn)）和社交時(shí)間（晚上7點(diǎn)至10點(diǎn)）。在工作時(shí)間，人們會進(jìn)行大量的商務(wù)溝通和業(yè)務(wù)交流，導(dǎo)致通話量增加。許多企業(yè)員工會在上午9點(diǎn)至10點(diǎn)之間與客戶、同事進(jìn)行電話會議或業(yè)務(wù)洽談，以安排工作任務(wù)、溝通項(xiàng)目進(jìn)展等。晚上7點(diǎn)至10點(diǎn)是人們的社交時(shí)間，忙碌了一天后，人們更傾向于與家人、朋友進(jìn)行通話，分享生活中的點(diǎn)滴。在這個(gè)時(shí)間段，家人之間會互相詢問當(dāng)天的生活情況，朋友之間則會交流工作中的趣事、討論周末的活動(dòng)安排等。而在深夜（凌晨1點(diǎn)至5點(diǎn)），大多數(shù)人處于休息狀態(tài)，通話行為相對較少，通話量降至低谷。從周周期來看，通話行為在工作日和周末也表現(xiàn)出不同的模式。工作日期間，由于工作和學(xué)習(xí)的需要，通話量相對較高，且在工作時(shí)間的波動(dòng)較為明顯。在周一至周五的上午，員工們會集中處理工作事務(wù)，與團(tuán)隊(duì)成員、合作伙伴進(jìn)行頻繁的通話溝通，以確保工作的順利進(jìn)行。而周末，人們的生活節(jié)奏相對放松，通話行為更多地集中在社交和休閑活動(dòng)上，通話量雖然總體上可能不如工作日高，但在某些時(shí)間段，如晚上的社交聚會時(shí)間，通話量會相對增加。在周末的晚上，人們可能會與朋友相約外出，通過電話進(jìn)行溝通和協(xié)調(diào)，確定聚會的時(shí)間、地點(diǎn)等細(xì)節(jié)，從而導(dǎo)致通話量上升。此外，通話行為還受到節(jié)假日的影響。在重要的節(jié)假日，如春節(jié)、中秋節(jié)等，人們會與遠(yuǎn)方的家人和朋友進(jìn)行更多的通話，表達(dá)問候和祝福，此時(shí)的通話量會大幅增加，形成明顯的通話高峰。通過對這些通話時(shí)間模式的分析，可以深入了解用戶的生活作息和社交習(xí)慣，為個(gè)性化服務(wù)和精準(zhǔn)營銷提供有力的支持。例如，通信運(yùn)營商可以根據(jù)用戶的通話時(shí)間規(guī)律，制定差異化的套餐和優(yōu)惠活動(dòng)，在通話高峰時(shí)段提供更優(yōu)惠的通話資費(fèi)，吸引用戶更多地使用通話服務(wù)；企業(yè)可以根據(jù)用戶的通話時(shí)間分布，合理安排客服人員的工作時(shí)間，確保在用戶需要時(shí)能夠及時(shí)提供服務(wù)。用戶通話頻率的變化規(guī)律也是研究用戶行為模式的關(guān)鍵內(nèi)容。通話頻率反映了用戶與他人溝通的頻繁程度，是衡量用戶社交活躍度的重要指標(biāo)。通過對不同用戶群體的通話頻率進(jìn)行分析，可以發(fā)現(xiàn)其受到多種因素的影響。職業(yè)是影響通話頻率的重要因素之一。從事銷售、客服等需要頻繁與人溝通的職業(yè)的用戶，其通話頻率通常較高。銷售人員需要不斷地與客戶進(jìn)行溝通，推銷產(chǎn)品、了解客戶需求、解決客戶問題，因此他們每天的通話次數(shù)可能達(dá)到數(shù)十次甚至上百次。而從事技術(shù)研發(fā)、設(shè)計(jì)等相對獨(dú)立工作的用戶，其通話頻率則相對較低。他們主要通過電子郵件、即時(shí)通訊工具等進(jìn)行溝通，電話溝通的需求相對較少。年齡和社交圈子的大小也與通話頻率密切相關(guān)。年輕人通常社交活動(dòng)較為豐富，社交圈子較大，他們更愿意與朋友、同學(xué)保持密切的聯(lián)系，因此通話頻率較高。而老年人的社交圈子相對較小，生活節(jié)奏相對較慢，通話頻率也較低。此外，社交圈子的性質(zhì)也會影響通話頻率。如果一個(gè)人的社交圈子主要由家人和親密朋友組成，那么他們之間的通話頻率可能相對較低，但通話時(shí)長可能較長，因?yàn)樗麄兏⒅厍楦械慕涣?；而如果社交圈子主要由工作伙伴或業(yè)務(wù)聯(lián)系人組成，通話頻率則可能較高，