基于移动网络信令的区域人群属性分析的研究与应用

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基于信令的到访用户情况分析和应用

基于信令的到访用户情况分析和应用1.概述本文描述的功能是通过对云南信令监测系统的数据采集和分析，得到到访云南的外地用户的归属地、漫游地等信息，对到访用户情况进行统计和行为分析，从而有针对性的开展各项业务。

分析的对象首先设定为归属地为非云南省的移动用户到访云南（即省际漫游）。

综上所述，这个功能最重要的任务是分析出两个问题：到访用户现在在哪里？（端局号码或者小区号码是什么？）到访用户来自哪里？（归属地是哪里？）2.实现原理到访用户现在在哪里的问题首先要确认需要细化到端局级别还是小区级别，若细化到端局级别则只需要到访用户在网，主要通过MAP层信令消息分析即可分析到；若细化到小区级别则需要采集多种层次的信令消息并进行关联组合分析即可得到。

到访用户来自哪里的问题只需通过采集到访用户手机号码与全网局数据信息进行比对，就能快速的得出到访用户的归属地信息，该信息为集团标准数据，支持细化到省份和县市。

即到访云南的移动用户只要手机在网，都能分析出该用户来自哪里。

实现上述需求，需要监测网络的A接口链路。

目的是得到到访用户所在的LAC及CI小区号码、TMSI或IMSI。

需要采集的A接口信令消息为：LAC区的位置更新、周期的位置更新、MS分离、MS附着、MOC、MTC。

需要监测相关的MSC周围链路；目的是根据MAP的“位置更新”过程得到用户的IMSI 与MSISDN对应关系；以便根据MSISDN号码判断用户的归属地。

根据A接口的用户信息和MAP消息的用户信息，按照关联规则对同一次“位置更新”过程进行关联，得到最终的用户记录。

在移动网络中，到访用户发生跨LAC区的位置变化，会发生正常位置更新过程，系统能够及时检测到，并进行响应处理。

在A接口的链路中，可检测到用户的TMSI信息，用户原来所在的LAC区以及用户到达的LAC区和小区Cell_ID，这个过程在移动网络中是肯定发生的，因此可确定地获得用户的位置信息，从而为用户提供信息服务。

基于手机信令数据的人员出行特征跟踪调查

基于手机信令数据的人员出行特征跟踪调查人员出行特征调查是一项重要的研究领域，可以帮助我们了解人群的行为习惯和出行模式。

随着智能手机的普及，手机信令数据成为研究人员进行出行特征跟踪调查的重要工具。

通过手机信令数据，我们可以获取到用户的位置信息、移动路径以及出行时间等相关信息，从而对人员的行为进行有效分析。

手机信令数据主要包括基站信息、信号强度、通话记录等内容。

通过对这些数据进行分析，可以揭示出人员的出行特征，比如每天的出行时间分布、常去的地点、出行方式等。

这些信息对于城市规划、交通管理和旅游行业具有重要意义。

首先，通过手机信令数据可以分析人员的出行时间分布。

人们的出行时间受到工作、学习等活动的影响，通常可以分为早高峰、晚高峰和非高峰时段。

通过对手机信令数据的分析，可以了解到不同人群在不同时间段的出行情况，为城市交通管理提供参考依据。

其次，手机信令数据还可以揭示人们的出行路径和常去地点。

通过手机信令数据可以追踪用户的移动轨迹，分析其常去的地点以及出行路径。

这有助于了解人们的活动范围，进而为商业、旅游等行业提供精准的服务。

另外，通过手机信令数据还可以了解人们的出行方式。

根据手机信令数据可以判断用户是步行、骑车还是乘车出行，从而了解人们在不同情况下选择的出行方式，为城市交通规划和出行服务提供依据。

综上所述，基于手机信令数据的人员出行特征跟踪调查具有重要的研究意义和实践价值。

通过对手机信令数据的分析，可以揭示出人们的行为习惯和出行模式，为城市规划、交通管理和商业服务提供参考依据。

在未来的研究中，可以结合更多的数据源和技术手段，进一步深入挖掘人员出行特征，为社会发展提供更多有益信息。

基于通信数据的移动用户行为分析

基于通信数据的移动用户行为分析在当今数字化的时代，移动设备已经成为人们生活中不可或缺的一部分。

我们通过手机进行通话、发送短信、浏览网页、使用各种应用程序等等，这些行为产生了大量的通信数据。

对这些通信数据进行深入分析，能够揭示出移动用户的行为模式、偏好和需求，为企业的市场营销、网络优化以及公共服务的提供等方面提供有价值的参考。

通信数据的类型多种多样，包括通话时长、通话频率、短信数量、数据流量使用情况、应用程序的使用时间和频率、位置信息等等。

这些数据看似繁杂无序，但通过合适的方法和技术进行处理和分析，就能够挖掘出其中隐藏的宝藏。

首先，我们来看看通话行为。

通话时长和通话频率可以反映出用户与他人的社交关系紧密程度。

例如，经常与某几个特定号码进行长时间通话的用户，很可能与这些号码的主人有着密切的关系，比如家人、朋友或者工作伙伴。

而通话时间的分布，比如在白天还是晚上通话更多，也能揭示用户的生活和工作规律。

如果一个用户在工作日的白天通话较少，而在晚上和周末通话较多，可能说明他的工作性质比较特殊，或者工作压力相对较小。

短信数量虽然在如今的即时通讯应用盛行的时代有所减少，但仍然能提供一些有价值的信息。

短信的发送对象和内容，可以反映出用户的沟通方式和情感表达习惯。

比如，习惯于发送简短、直接的短信的用户，可能性格较为直率；而喜欢发送较长、措辞较为委婉的短信的用户，可能性格更为细腻。

数据流量的使用情况是另一个重要的分析维度。

不同类型的应用程序所消耗的数据流量各不相同。

比如，视频类应用通常消耗大量的数据流量，而文字类应用则相对较少。

通过分析用户数据流量在不同应用上的分配，可以了解用户的兴趣爱好和日常需求。

如果一个用户在视频播放类应用上消耗了大量的数据流量，那么可以推测他喜欢观看视频内容，可能是电影、电视剧或者短视频。

而如果一个用户在在线学习类应用上使用了较多的数据流量，那么他很可能是一个积极进取、热爱学习的人。

应用程序的使用时间和频率也能反映出用户的行为习惯和偏好。

运营商手机信令数据分析及其应用研究

运营商手机信令数据分析及其应用研究近年来，随着人们生活水平的提高，智能手机的普及率越来越高。

同时，移动通信技术的不断发展，也使得运营商在移动数据领域拥有了更多的数据资源。

对于运营商来说，具有巨大的商业价值，能够帮助行业分析用户行为以及优化商品推广和经营策略。

本文将重点介绍运营商手机信令数据分析及其应用研究。

一、信令数据是什么运营商手机信令数据是指移动设备在通信过程中，设备与无线电基站之间交换的信息传递，包括连接、断开、位置变更等事件信息。

该数据记录着移动设备的状态、位置和活动，包含着大量的个人行为和交往信息，极具加值，因此成为了移动服务提供商中最重要的数据之一。

信令数据是指控制移动通信信号传输的无线网络电子元件之间互相发送的二进制信息。

在GSM（Global System for Mobile Communications）世界中，数据由移动设备和移动通信网络之间的空中接口传输。

其主要用于控制信号传输和增强通信质量。

在与移动设备建立连接后，设备就会与无线网络交换信令，以进行报告位置、建立连接、发送短信等操作。

由于信令数据包含着大量用户行为信息，因此，各个运营商对其进行深入的挖掘和利用。

二、信令数据分析的技术手段运营商手机信令数据可以整体或细分地进行分析和挖掘。

这些方法适用于各种情况，包括地理定位、未知位置的高精度位置记录、用户行为分析和数据挖掘，以及统计分析等等。

以下是常用的信令数据分析技术手段：1. 地理定位在地理定位中，信令数据分析可用于识别在设备移动或与网络架构交互中出现的特定区域。

通过对用户行为的细分和聚类，运营商可以了解用户最喜欢的商业中心和社交场所。

同时，运营商也可以将该信息与不同区域之间的流量情况进行结合，以进行更精确的服务优化。

2. 用户行为分析和数据挖掘相信大家都有使用手机流量的经验，但你是否知道，运营商可以通过统计不同用户的数据流量，来识别指定群体的行为和聚类行为。

这包括大多数用户量、最活跃的用户、购买最多的用户等等。

基于大数据的手机信令数据分析与应用研究

基于大数据的手机信令数据分析与应用研究手机信令数据是指手机用户在进行通信时产生的各种信令数据，包括通话记录、短信记录、网络连接记录等。

随着移动互联网的快速发展，手机信令数据也呈现出爆炸式增长的趋势。

这些数据蕴含了大量的信息，可以用来进行用户行为分析、交通流量分析、城市规划等方面的研究与应用。

基于大数据的手机信令数据分析与应用研究是指利用大数据分析技术对手机信令数据进行挖掘和分析，以揭示潜在的信息和规律，并将分析结果应用于实际的领域。

一、手机信令数据分析的方法和模型手机信令数据分析的方法和模型主要包括数据清洗、数据预处理、特征提取、模型构建和结果验证等步骤。

首先，需要对原始数据进行清洗和预处理，去除重复、无效和缺失数据，以确保数据质量和准确性。

然后，利用数据挖掘和统计学方法对数据进行特征提取，提取出影响关键变量的特征，如通话时长、通话频率等。

接下来，根据特征选择和模型构建的要求，选择适当的机器学习算法或统计模型，构建预测模型。

最后，通过交叉验证和模型评估等方法，验证模型的可靠性和准确性。

二、手机信令数据分析的应用领域1. 用户行为分析：通过分析手机信令数据，可以了解用户的通话行为、上网行为和位置分布等。

这些信息可以帮助运营商制定个性化的营销策略，提供更好的用户体验，提高用户满意度和留存率。

2. 交通流量分析：手机信令数据可以用于城市交通流量的监测和预测。

通过对手机信令数据的分析，可以获得城市不同区域的通勤规律、出行方式和拥堵情况等信息，为城市交通规划和优化提供依据。

3. 社会安全和紧急事件响应：手机信令数据可以用于社会安全和紧急事件的监测和响应。

通过分析手机信令数据，可以提前发现异常行为和异常事件，并进行预警和应对措施，提高社会安全性和事件响应效率。

4. 城市规划和建设：手机信令数据可以用于城市规划和建设的决策支持。

通过分析手机信令数据，可以了解城市的人口分布、人流分布和活动空间分布，为城市基础设施建设和土地利用规划提供科学依据。

基于手机信令数据的中国人口流动网络空间结构特征研究

基于手机信令数据的中国人口流动网络空间结构特征研究
廖创场;郭仁忠;郭文华;贺彪;李晓明;洪武扬;李敏敏;李亚星
【期刊名称】《自然资源信息化》
【年(卷),期】2022()5
【摘要】人口迁移与集散是城市化进程的显著特征。

本文基于流空间理论与复杂
网络方法,构建节假日与平日双时段中国人口流动网络模型,研究中国网络空间结构
特征与潜在规律,为国土空间规划提供借鉴。

研究结果表明:中国主要节点城市具有
显著的层级结构,在城市网络中发挥着不同的职能;人口流动视角下的社区结构与国
家行政区划具有一定的耦合性,节点城市被划分为近20个社区;中国已形成以北京、上海、广州、天津、杭州、深圳为核心,较明显的多中心网络结构,城市间人口双向
交互具有一定的对称性,空间联系整体呈现“东南紧密、西北稀疏”的分异格局。

【总页数】8页(P16-23)
【作者】廖创场;郭仁忠;郭文华;贺彪;李晓明;洪武扬;李敏敏;李亚星
【作者单位】自然资源部国土空间大数据工程技术创新中心;深圳大学建筑与城市
规划学院智慧城市研究院;自然资源部城市国土资源监测与仿真重点实验室;粤港澳
智慧城市联合实验室;自然资源部信息中心
【正文语种】中文
【中图分类】O157.5;C924.2
【相关文献】
1.基于手机信令数据的通勤人口流动特征探析
——以成都市为例2.短期人口流动视角下的长三角城市群空间组织研究——基于手机信令数据对出行数据识别的实证3.基于手机信令数据的粤港澳大湾区空间结构特征研究4.北京市局部空间的在场人口研究:分布、流动性及时段特征— —基于手机信令数据的探索5.基于手机信令数据的广西区域多尺度网络空间结构研究
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基于信令的数据挖掘分析模型的研究与应用

1 方案的主要目标在移动互联网高速普及,大数据体系快速发展的背景下,数据资源极速增长。

海量级数据的积累对通讯运营商提出了巨大的挑战,如何利用大数据深挖数据价值,如何支撑企业精细化运营,如何释放数据红利,已经成为运营商的当务之急。

在这其中,传统的数据需求已经无法满足当前的业务需要。

同时传统的分析模型面临很多问题,如:简单粗暴没有实际意义的统计分析数据,数据红利未能展现;数据未能支撑精细化运营的条件,粗旷的分析方式无法满足需求;对数据处理过于单一,未能多元化分析,使得数据过于片面等等。

本着以数据深度挖掘、过程可视化、界面化流程监控为建设的宗旨,通过对数据管理现状的调研与问题需求分析,制定合理的数据分析方案,主要实现以下改进:首先,全面详细以实现实际意义的分析挖掘数据,尽可能展现数据红利;第二实现数据的精细细分分析,实现数据分析满足精细化运营需求;第三,通过多元化、特征化等分析方式,使数据全面展现实际价值。

2 方案的实践过程为解决以上问题,将信令系统与计费系统、客户资料等B域系统进行关联,多方位的对数据本身进行了多元化的数据分析与统计。

形成了如旅游大数据、职住地数据分析等数据分析系统。

面对当前新型旅游业势下,数据存储能力和触电采集设备的提升,使得信令数据越发的精细且准确,数据量飞跃式增长,大数据处理技术的日新月异的改革,使得大数据不再只停留在想象和理论的阶段了,更成为各行业产业结构优化提升以及数据红利尽可能展现的催化剂。

大数据技术基础的提升和优化,使得数据应用百花齐放,大数据进入加速发展、飞速提升的时期。

以下以旅游大数据为例,简要介述了如何利用当前大数据体系,尽可能的展现数据红利的案例。

基于旅游业始终迫切需要一套相对准确、实时且全面的旅游信息分析系统,可以精准把控游客需求,实时掌控旅游业态信息。

旅游大数据应运而生,为旅游业分析决策、政策规划、警示提示、提前避灾等提供帮助,为全省旅游景点提供客流量、驻留分析等数据分析,为旅游局、酒店、景点等提供来源数据与旅游规划协助。

智慧城市中移动终端用户群体特征分析与应用建模

智慧城市中移动终端用户群体特征分析与应用建模随着信息技术的快速发展和社会的持续进步，智慧城市已经成为了现代城市发展的重要方向。

移动终端作为智慧城市建设的重要载体之一，正在改变着人们生活和工作的方方面面。

然而，为了更好地推动智慧城市的发展，了解移动终端用户群体特征并进行科学的应用建模至关重要。

一、移动终端用户群体特征分析1. 年龄结构特征：移动终端用户的年龄结构是了解其使用需求和消费行为的重要指标之一。

通过对移动终端用户中不同年龄段的占比进行分析，可以更好地把握群体的特点。

例如，年轻群体可能更注重社交媒体和娱乐应用，而中年人群体则更关注工作和生活便利性。

2. 性别比例特征：性别比例对于移动终端用户群体的特征分析也起着重要作用。

通过分析不同性别用户的占比，可以深入了解用户群体的兴趣点和需求，为广告推送、产品开发和服务提供等方面提供有针对性的参考。

3. 教育程度特征：移动终端用户的教育程度不仅是衡量他们的知识水平和智慧程度的因素，还与其使用移动终端的目的息息相关。

通过分析不同教育程度用户的偏好和行为，可以为教育、职业培训等领域的发展提供参考依据。

4. 地理位置特征：移动终端用户的地理位置信息可以用于分析不同地区用户的使用习惯和消费行为。

例如，城市和农村地区的用户可能有不同的购物偏好、生活习惯和社交圈子，通过对地理位置特征的分析，可以为企业和政府决策提供支持。

二、移动终端用户群体应用建模1. 用户消费行为模型：基于对移动终端用户群体特征的分析，可以构建用户消费行为模型，了解用户在使用移动终端时的购物偏好、消费偏好和消费决策过程。

这有助于企业制定个性化的营销策略，提供更精准的服务。

2. 社交网络分析模型：移动终端用户群体通常会在社交媒体上产生大量的信息和行为数据，通过社交网络分析模型，可以揭示不同用户之间的关联和交互模式，为企业进行口碑营销、用户推荐等提供指导。

3. 地理位置服务模型：基于移动终端用户的地理位置特征，可以构建地理位置服务模型，为用户提供个性化的位置信息、导航和推荐服务。

手机信令数据的用户行为分析与异常检测研究

手机信令数据的用户行为分析与异常检测研究手机信令数据是指由手机与通信基站之间进行通信时所产生的非隐私信息。

这些数据包含了手机用户的通话记录、短信记录、位置信息等，是研究用户行为和进行异常检测的重要数据源。

本文将主要聚焦于手机信令数据的用户行为分析与异常检测的相关研究。

第一部分：手机信令数据的用户行为分析手机信令数据的用户行为分析可以帮助运营商和相关部门了解用户的行为特征，为用户提供个性化的服务，并监测潜在的风险。

以下是一些常见的手机信令数据用户行为分析方法：1. 基于位置的行为分析：通过分析手机用户的位置信息，可以了解用户的出行模式、活动范围以及日常行为习惯。

这对于城市规划、交通管理和广告投放等方面具有重要意义。

2. 基于通话模式的行为分析：通过分析手机用户的通话模式，可以了解用户的社交网络、通话习惯和消费行为。

这可以帮助运营商提供更精准的套餐推荐和增值服务。

3. 基于网站浏览行为的分析：通过分析手机用户的网站浏览行为，可以了解用户的兴趣偏好、消费意向和网络行为习惯。

这对于广告定向投放和营销策略制定具有重要意义。

4. 基于短信记录的分析：通过分析手机用户的短信记录，可以了解用户的沟通方式、社交关系和信息交流模式。

这对于社交网络分析、短信营销和欺诈检测等方面具有重要意义。

第二部分：手机信令数据的异常检测研究手机信令数据的异常检测可以帮助发现潜在的欺诈、窃密和恶意行为，保障网络安全和用户权益。

以下是一些常见的手机信令数据异常检测方法：1. 异常话单检测：通过分析通话记录、短信记录和上网记录等数据，在用户的通信行为中发现异常模式。

例如，突然出现大量通话或短信记录的异常行为可能是被恶意软件或欺诈行为所导致，运营商可以及时采取措施保护用户利益。

2. 异常位置检测：通过分析用户的位置信息，在用户的移动轨迹中发现异常模式。

例如，用户频繁在不同城市进行通信活动可能是被盗用或非法设备所导致的异常行为，可以通过异常检测算法进行识别和处理。

基于手机信令数据的居住和出行特征分析——以深圳市为例

Hans Journal of Data Mining 数据挖掘, 2018, 8(4), 162-173Published Online October 2018 in Hans. /journal/hjdmhttps:///10.12677/hjdm.2018.84018Residential and Travel CharacteristicsAnalysis Based on Mobile Phone SignalingData—A Case in Shenzhen CityJiandong Qiu1, Qingya Lin1*, Qiang Li21Shenzhen Urban Transport Planning Center Co., Ltd., Shenzhen Guangdong2Traffic Information Engineering & Technology Research Center of Guangdong Province, Shenzhen GuangdongReceived: Aug. 20th, 2018; accepted: Sep. 5th, 2018; published: Sep. 12th, 2018AbstractThere is no obvious tendency for the data of mobile phone signaling data to be objective, compre-hensive and sampling. The data has strong spatiotemporal continuity and can be observed in the whole process of traffic travel, which is unmatched by any other data source. Using mobile phone signaling data to analyze the characteristics of urban traffic operation makes up for long cycle of the traditional traffic survey, heavy workload, small sample size and high cost. This paper studies the use of space-time information of mobile signaling data to visualize and analyze the characte-ristics of urban traffic travel. The analysis shows that there is still a strong job-commuting attrac-tion in the original SAR and the SEZ; most people live in Dongguan, Huizhou, working in Shenzhen.Living and employment are basically at the junction of the city. Early peak of travelling shows a clear east-west, north-south formation. Analyzing the results provides a reliable basis for trans-port planning and operations.KeywordsCell Phone Signaling Data, Data Quality Inspection, Big Data Analysis, Visualize基于手机信令数据的居住和出行特征分析——以深圳市为例丘建栋1，林青雅1*，李强2*通讯作者。

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ｔｉｓｔｉｃａｌａｐｐｒｏａｃｈｅｓａｎｄｒｅｓｅａｒｃｈｅｄａｒｅｇｉｏｎａｌｐｏｐｕｌａｔｉｏｎａｔｔｒｉｂｕｔｅｓａｎａｌｙｓｉｓｍｅｔｈｏｄｂａｓｅｄｏｎｍｏｂｉｌｅｎｅｔｗｏｒｋｓｉｇｎａｌｉｎｇ．Ｆｉｒｓｔｌｙ，
实际需求，调研分析了新型统计方法，并对基于移动网络信令的区域人群属性分析方法进行研究。首先采集海
量的移动网络用户信令数据，然后挖掘分析得到区域用户驻留时长等中间数据，最后结合判定规则分析出人群属性类型。分析平台汇总结果并以网页程序的方式向用户展示。用户的实际应用验证了该方法的可行性。关键词：旅游管理；移动网络；区域人群属性；信令数据；驻留时长；判定规则；网页程序中图分类号：ＴＰ３１１文献标志码：Ａ文章编号：１００１・３６９５（２０１４）０３ — ０７５６ — ０４
沈泽，雒江涛＂，周云峰，林举厅，舒忠玲
（１．重庆邮电大学通信与信息工程学院，重庆４０００６５；２．重庆重邮汇测通信技术有限公司，重庆４０１１２１；３．重庆高校通信网测试技术工程研究中心，重庆４０００６５；４．中国移动通信集团北京有限公司，北京１００００７）摘要：人群属性分析在旅游管理和商业分析等领域具有重要的意义。针对传统方法的不足，结合用户提出的
第３１卷第３期２０１４年３月
计算机应用研究
ＡｐｐｌｉｃａｔｉｏｎＲｅｓｅａｒｃｈｏｆＣｏｍｐｕｔｅｒｓ
ＶｏＩ．３１Ｎｏ．３
Ｍａｒ．２０１４
基于移动网络信令的区域人群属性分析的研究与应用：ｌ＝
ＮｅｔｗｏｒｋＴｅｓｔＴｅｃｈｎｏｌｏｇｙＥｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇＲｅｓｅａｒｃｈＣｅｎｔｅｒＣｈｏｎｇｑｉｎｇ４０００６５，Ｃｈｉｎａ；４．ＣｈｉｎａＭｏｂｉｌｅＧｒｏｕｐＢｅｉｊｉｎｇＣｏ．，Ｌｔｄ，Ｂｅｉｎｇ１００００７，
ＳＨＥＮＺｅ，，ＬＵＯＪｉａｎｇ — ｔａｏ＇，ＺＨＯＵＹｕｎ — ｆｅｎｇ，ＬＩＮＪｕ — ｔｉｎｇ，ＳＨＵＺｈｏｎｇ — ｌｉｎｇ。
（１．ＳｃｈｏｏｌｏｆＣｏｍｍｕｎｉｃａｔｉｏｎ＆蜘ｒｍａｔｉｏｎＥｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇ，ＣｈｏｎｇｑｉｎｇＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙｏｆＰｏｓｔｓ＆Ｔｅｌｅｃｏｍｍｕｎｉｃａｔｉｏｎｓ，Ｃｈｏｎｇｑｉｎｇ４０００６５，Ｃｈｉｎａ
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Ｒｅｓｅａｒｃｈａｎｄａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎｏｆｒｅｇｉｏｎａｌｐｏｐｕｌａｔｉｏｎａｔｔｒｉｂｕｔｅｓａｎａｌｙｓｉｓｂａｓｅｄｏｎｍｏｂｉｌｅｎｅｔｗｏｒｋｓｉｇｎａｌｉｎｇ
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Ａｂｓｔｒａｃｔ：Ｐｏｐｕｌａｔｉｏｎａｔｔｉｂｒｕｔｅｓａｎａｌｙｓｉｓｈａｄｇｒｅａｔｓｉｇｎｉｆｉｃａｎｃｅｔｏｓｏｍｅａｒｅａｓｓｕｃｈａｓｔｏｕｒｉｓｍｍａｎａｇｅｍｅｎｔａｎｄｂｕｓｉｎｅｓｓａｎａｌｙ — ｓｉｓ．Ｃｏｍｐａｒｅｄｔｏｔｈｅｃｏｎｖｅｎｔｉｏｎａｌｍｅｔｈｏｄａｎｄｃｏｍｂｉｎｅｄｗｉｔｈｔｈｅｕｓｅｒ ’ ｓｎｅｅｄｓ，ｔｈｉｓｐａｐｅｒｉｎｖｅｓｔｉｇａｔｅｄｓｅｖｅｒａｌｌａｔｅ－ｍｏｄｅｌｓｔａ —
２．ＣｈｏｎｇｑｉｎｇＣｈｏｎｇｙｏｕＨｕｉｃｅＣｏｍｍｕｎｉｃａｔｉｏｓｎＴｅｃｈｎｏｌｏｇｙＣｏ．，Ｌｔｄ，Ｃｈｏｎｇｑｉｎｇ４０１１２１，Ｃｈｉｎａ；３．ＣｈｏｎｇｑｉｎｇＵｎｉｖｅｒｓｉｔｉｅｓＣｏｍｍｕｎｉｃａｔｉｏｎ