移动互联网下手机用户使用行为特征的研究
互联网行业中的用户行为分析方法的研究现状
互联网行业中的用户行为分析方法的研究现状随着互联网的迅速发展和普及，用户行为分析在互联网行业中变得越来越重要。
通过深入研究和分析用户的行为，企业可以更好地了解用户需求、习惯和偏好，从而为用户提供更加个性化和优质的服务。
本文将介绍互联网行业中的用户行为分析方法的研究现状，包括传统的基于统计分析的方法和近年来兴起的机器学习方法。
一、基于统计分析的方法基于统计分析的方法是用户行为分析的常用方法之一。
它通过对用户访问数据、点击数据、购买数据等进行统计和分析，来了解用户的行为模式和偏好。
常见的统计分析方法包括频率分析、漏斗分析、关联分析等。
频率分析是通过统计用户的访问频率和购买频率等来了解用户的行为习惯。
通过分析用户的访问频率，企业可以判断用户的忠诚度和活跃度，并推断用户的兴趣和需求。
漏斗分析可以帮助企业了解用户在购买过程中的转化率和流失率，进而优化用户体验和销售策略。
关联分析可以找出用户行为之间的关联关系，帮助企业了解用户的购买偏好和兴趣，从而进行个性化推荐和精准营销。
二、机器学习方法除了传统的基于统计分析的方法，近年来机器学习方法在用户行为分析中发挥了越来越重要的作用。
机器学习方法借助大数据和算法模型，可以更加准确地预测用户行为和需求。
1. 监督学习监督学习是机器学习中常用的方法之一，它通过训练数据集来建立模型，并利用该模型进行预测和分类。
在用户行为分析中，监督学习可以用于预测用户的购买行为、点击行为等。
例如，可以利用历史购买数据等训练模型，来预测用户是否会购买某个产品。
2. 无监督学习无监督学习是机器学习中另一种常用的方法，它可以从数据中自动发现隐藏的模式和结构。
在用户行为分析中，无监督学习可以用于聚类分析和关联规则挖掘。
通过聚类分析，可以将用户划分为不同的群体，从而了解不同群体的行为特征。
通过关联规则挖掘，可以发现用户行为之间的关联关系，进一步了解用户的兴趣和需求。
三、用户行为分析的挑战和发展趋势虽然互联网行业中的用户行为分析方法已经取得了一定的进展，但仍然存在一些挑战。
移动互联网应用中的用户行为分析与预测
移动互联网应用中的用户行为分析与预测近年来，移动互联网应用已经成为人们日常生活中不可或缺的一部分。
移动互联网应用的兴起，让人们享受到了便利的同时也让我们意识到用户行为的重要性。
因此，用户行为分析与预测逐渐成为了移动互联网应用中不可或缺的一环。
一、用户行为分析用户行为分析可以帮助移动互联网应用开发者更好地了解用户在使用过程中的行为，进而对产品体验、市场定位等方面做出相应的优化和调整。
用户行为分析可以分为三个方面的内容：1.用户活跃度分析用户活跃度分析主要是通过统计用户的日活跃度、周活跃度、月活跃度等指标，了解用户的使用量、使用频率等一系列活跃度指标。
进而优化产品体验和功能，提高用户留存率，增加用户粘性。
2.用户行为路径分析用户行为路径分析主要是通过分析用户在移动互联网应用中的操作流程，了解用户使用产品时的具体步骤和个性化需求。
通过这些信息，可以为用户设计更加便捷、优质的服务体验。
3.用户流失率分析用户流失率分析是了解用户对产品的不满意程度，以及流失率的变化趋势等相关内容。
分析这些数据可以帮助开发者了解用户对产品的真正需求，以及用户忠诚度方面的问题。
二、用户行为预测用户行为预测有两个方面，一是通过历史数据分析和现有数据建模预测未来发展趋势，二是在用户使用产品时对用户进一步行为的推断预测。
1.用户未来发展趋势预测移动互联网的用户数据量庞大，历史数据的分析可以帮助开发者了解用户的使用习惯和需求，从而做出相应的预判和规划。
基于历史数据的清晰分析，开发者可以制定针对不同用户群体的口径，从而更好地满足用户的需求。
2.用户行为进一步推断预测用户行为的进一步推断预测可以通过推荐算法来实现。
根据用户的历史数据，可以分析用户的喜好和用具体需求，并根据这些数据帮助用户优化搜索引擎、信息推送等功能，提高用户的满意度。
三、结合深度学习的用户行为分析与预测模型随着深度学习技术的不断发展，一些深度学习算法也可以被应用于用户行为分析与预测中。
移动互联网中的信息敏感性与用户特征分析研究
移动互联网中的信息敏感性与用户特征分析研究移动互联网是当今社会最为重要的信息传播平台之一，它将人们与世界连接在了一起，成为人们获取、交流和传播信息的重要途径。
在移动互联网的时代下，信息敏感性和用户特征成为了一项重要的研究领域。
本文将从移动互联网中的信息敏感性和用户特征两方面进行详细探讨。
一、信息敏感性的定义和影响因素信息敏感性是指对于某种信息是否能引起一个人的注意并产生足够的反应，因而加工与记忆这种信息的潜在能力，又称为个体对信息的滤镜效应。
信息敏感性不仅决定了人们对信息的重视程度，同时也直接影响了信息的传播和接受效果。
影响信息敏感性的因素非常复杂，主要包括以下几个方面：1. 人的个体差异，包括年龄、性别、学历、职业等。
2. 信息的属性和特征，包括信息的主题、信息的来源、信息的呈现方式、是否与自身相关等。
3. 时间、地点、情境等外部环境因素。
4. 移动互联网平台的特有属性，包括社会化网络、推荐系统、信息过载等。
5. 个人的认知、情感和体验等因素。
二、用户特征的影响因素和分类用户特征是指用户在使用移动互联网时所表现出来的行为、态度和心理特征，是移动互联网市场的主要研究对象之一。
用户特征的影响因素主要分为以下几个方面：1. 个人差异，包括性别、年龄、学历、职业、家庭背景等。
2. 移动互联网使用习惯，包括使用时间、使用频次、使用场景、使用目的等。
3. 技术和功能需求，包括用户对特定功能的需求、用户对应用的好恶以及界面的使用体验。
4. 社会文化因素，包括文化背景、价值观念、社会风俗等。
根据不同的分类标准，对用户特征的研究可分为不同的角度，如按照行为特征可分为忠诚、流失、新增等类型，按照消费能力可分为高消费、中消费、低消费用户等类型，按照兴趣爱好可分为体育爱好者、文化娱乐爱好者、电子商务用户等类型。
三、高敏感信息和用户特征的匹配研究高敏感信息是指在一定条件下能够引起许多人情绪反应的一种信息，它对人们的行为、情感和态度产生非常大的影响。
移动互联网的用户行为及消费特征分析
移动互联网的用户行为及消费特征分析随着移动互联网的不断普及和发展，人们在日常生活中离不开手机和网络。
移动互联网的用户数量已经超过了传统互联网的规模，成为了新时代的主流趋势。
对于企业而言，移动互联网的用户行为及消费特征的分析，不仅可以更好地了解用户需求和市场趋势，还能够提高产品的竞争力和盈利能力。
本文将分几个方面进行分析。
一、用户行为1.上网方式移动互联网的用户主要通过手机应用和移动网页两种方式上网，其中以手机应用使用率更高。
这是因为手机应用更加方便快速，用户可以直接在手机屏幕上进行操作，在短时间内完成需要的操作，大大提高了用户的使用体验。
2.使用时长和频率移动互联网用户的使用时间和使用频率比传统互联网用户更加频繁。
移动互联网用户使用时间通常集中在早晚两个时段，每天使用时长约为2-3小时。
另外，移动互联网的用户喜欢在空余时间使用手机上网，如等待、排队、坐车等。
3.使用场景移动互联网用户的使用场景更加广泛，与传统互联网用户更加多元化。
除了常见的社交、购物、游戏等场景外，移动互联网用户还更喜欢通过手机应用进行旅游、健康、学习等方面的活动。
4.搜索习惯移动互联网用户的搜索习惯也有所变化。
他们倾向于使用移动搜索引擎进行查找，搜索目的更加明确和针对性强。
另外，由于手机屏幕的限制，移动互联网用户对搜索结果的满意度要求更高。
二、消费特征1.消费金额移动互联网用户的消费金额相对较低，单笔交易金额一般在几十元至数百元之间。
这与传统互联网的大额交易模式有所不同。
移动互联网用户更注重便捷和快速的消费体验，习惯于选择小额频繁消费的方式。
2.消费频率移动互联网用户的消费频率高于传统互联网用户，购买时机和消费场景更加灵活。
他们习惯于通过手机应用购物、订票、预约等，随时随地消费自如。
3.消费品类移动互联网用户的消费品类相对较为广泛，包括数码产品、服装鞋帽、美妆用品等各个领域。
此外，移动互联网用户还更加喜欢尝试新品、新潮流，对网红产品、小众品牌等有较大的购买欲望。
矿产
矿产资源开发利用方案编写内容要求及审查大纲
矿产资源开发利用方案编写内容要求及《矿产资源开发利用方案》审查大纲一、概述
㈠矿区位置、隶属关系和企业性质。
如为改扩建矿山, 应说明矿山现状、
特点及存在的主要问题。
㈡编制依据
(1简述项目前期工作进展情况及与有关方面对项目的意向性协议情况。
(2 列出开发利用方案编制所依据的主要基础性资料的名称。
如经储量管理部门认定的矿区地质勘探报告、选矿试验报告、加工利用试验报告、工程地质初评资料、矿区水文资料和供水资料等。
对改、扩建矿山应有生产实际资料, 如矿山总平面现状图、矿床开拓系统图、采场现状图和主要采选设备清单等。
二、矿产品需求现状和预测
㈠该矿产在国内需求情况和市场供应情况
1、矿产品现状及加工利用趋向。
2、国内近、远期的需求量及主要销向预测。
㈡产品价格分析
1、国内矿产品价格现状。
2、矿产品价格稳定性及变化趋势。
三、矿产资源概况
㈠矿区总体概况
1、矿区总体规划情况。
2、矿区矿产资源概况。
3、该设计与矿区总体开发的关系。
㈡该设计项目的资源概况
1、矿床地质及构造特征。
2、矿床开采技术条件及水文地质条件。
移动互联网中的用户行为及其影响因素分析
移动互联网中的用户行为及其影响因素分析随着移动互联网的普及，人们对于网络的使用越来越依赖于移动设备，这也极大地影响了人们的生活和工作方式。
用户的行为对于移动互联网产业的发展具有重要影响，因此，对于用户行为及其影响因素进行分析有助于进一步探索移动互联网的发展趋势和优化用户体验。
一、移动互联网中的用户行为类型1.浏览行为浏览行为是指用户通过移动设备在互联网上浏览信息的行为。
浏览行为包括搜索、查看、阅读、听取等，是用户使用移动设备的最基本行为。
2.通讯行为通讯行为是指用户通过移动设备与他人进行沟通、交流和互动。
通讯行为包括短信、语音通话、视频通话、社交功能等，是用户使用移动设备的重要行为。
3.购物行为购物行为是指用户通过移动设备进行网购、团购等消费行为。
购物行为涉及网页浏览、价格比较、选购、支付等环节，是用户利用移动设备进行消费的主要方式之一。
4.娱乐行为娱乐行为是指用户通过移动设备进行游戏、音乐、视频等娱乐活动的行为。
娱乐行为是人们在生活中的重要需求之一，也是移动互联网产业中一个重要的增长点。
5.工作行为工作行为是指用户通过移动设备进行工作、商务、学习等活动的行为。
工作行为包括电子邮件、文档编辑、日历排程等，是用户使用移动设备的重要行为之一。
二、移动互联网中用户行为的影响因素1.用户特征用户特征是指用户在使用移动设备时的性别、年龄、教育水平、职业等方面的差异。
不同用户的个性化需求和购买力等差异相对固定，是影响用户在移动互联网上行为的重要因素。
2.应用特征应用特征是指移动应用在使用体验、内容质量、访问速度等方面的不同特点。
应用特征对于用户的使用意愿、行为习惯和满意度等方面都有直接的影响。
3.环境特征环境特征是指用户在使用移动设备时身处的环境。
环境特征包括时间、地点、气候等，对于用户的行为有重要的影响。
4.社会文化特征社会文化特征是指用户处于的文化环境和社会背景。
社会文化特征不仅影响用户对于移动互联网的接受度和认可度，还会对于用户的使用行为产生影响。
移动App中基于行为特征的用户分类与推荐研究
移动App中基于行为特征的用户分类与推荐研究随着移动互联网的普及，移动App已经成为人们日常生活中不可或缺的重要组成部分。
然而，数量繁多的App使得用户面临着选择的困难，同时App开发者也需要做出更加精准的推荐，以提高用户体验和满意度。
基于此，对于App中已经存在的用户数据进行分析和挖掘，以识别用户的行为特征，进而实现用户分类和推荐的个性化服务，成为了当前移动App中至关重要的研究课题。
一、移动App中的用户分类移动App中的用户行为数据可以包括用户的点击流、浏览记录、下载记录、留存行为、用户反馈等。
通过对这些数据的分析和挖掘，可以将App已有用户按照不同的特征进行分类，为后期的推荐提供基础和依据。
按照用户的行为轨迹特征可以将用户划分为以下几类：1. 长时间使用用户：这类用户对于App的了解和掌握程度相对较高，拥有更为完整和丰富的使用记录，主要以搜索关键字、点击广告等方式获取信息。
2. 新用户：这类用户是刚刚接触或刚刚下载安装App的用户，他们的使用行为比较单一，主要以下载、安装和注册等行为为主。
3. 浏览型用户：这类用户主要停留在主页或推荐页，不太会穿透进入到其他的栏目进行搜索或查看，甚至有一部分会在浏览主页一段时间后直接离开。
4. 搜索型用户：这类用户在App内部进行搜索或查找，类似于谷歌搜索引擎的作用，他们主要通过搜索关键字、分类或标签等方式查找和获取信息。
5. 交互型用户：这类用户不仅仅是单纯地浏览和查找信息，而是通过与App的其他用户或功能进行交互，例如观看其他用户的评论或发布自己的动态。
二、移动App中的用户推荐在划分用户行为轨迹的基础上，就可以针对不同的用户类型推荐不同的内容。
同时，还可以结合用户的兴趣、偏好、历史行为、地理位置等维度进行推荐。
具体地，可以根据用户的以下基本信息进行推荐：1. 行为轨迹：对于不同的用户类型，可以推荐不同类型的内容。
例如，针对搜索型用户可以推荐相关的搜索结果，针对新用户可以推荐使用指南和开发者推荐等内容。
移动社交网络中的社交行为分析
移动社交网络中的社交行为分析随着移动互联网的发展，移动社交网络已成为人们交流、沟通的主要方式之一。
在这个数字时代，我们无论是工作还是生活，都离不开社交网络，通过社交网络，人们能够不受时空限制地进行沟通、分享信息，甚至是寻找朋友、找到一份工作等。
在移动社交网络中，人们的行为方式也随之发生了变化，因此对于移动社交网络中的社交行为分析已成为一个越来越重要的课题。
一、移动社交网络的特征在移动社交网络中，用户的行为具有以下特征：1.用户随时随地都可以使用移动社交网络，不受时间和空间限制。
通过移动设备，用户能够以轻松便捷的方式进行交流、分享、发布等。
2.移动社交网络提供了更多元化的交互方式。
在传统社交网络上，用户只能通过文字、图片、链接等方式进行交流，而在移动社交网络上，用户可以通过语音、视频等多种方式进行交流。
3.移动社交网络的用户更加强调实时性和体验感。
在移动社交网络上，人们更习惯于使用即时通讯工具进行交流，分享瞬间的感受、情绪，而不是长篇大论的文字描述。
二、移动社交网络中的社交行为在移动社交网络中，用户的行为方式多种多样，但总体来说，主要表现为以下几个方面：1.交流交流是移动社交网络的核心功能。
通过移动社交网络，人们可以和家人、朋友、同事等随时随地进行交流，分享彼此的喜怒哀乐、工作和生活中的点滴。
应用软件中的社交聊天功能，成为了在移动社交网络上交流的主要方式之一。
2.分享分享也是移动社交网络上的重要行为。
无论是文字、图片、视频还是链接，人们都可以通过移动社交网络方便地进行分享。
通过分享，人们可以表达自己的情感、思考，并且将自己感兴趣的内容与别人分享，从而发现更多的有趣内容。
3.点赞在移动社交网络中，人们还会通过点赞、评论等方式表达对朋友的看法和态度。
点赞就是在看到朋友发布的内容后，感觉到有共鸣或赞同，通过这种方式表示支持和赞扬。
点赞在很大程度上表现了人们对好友的认可和支持，对朋友来说也是一种鼓励和激励。
《2024年移动手机用户行为的分析》范文
《移动手机用户行为的分析》篇一一、引言随着移动互联网的迅猛发展，移动手机用户行为已经成为研究消费者行为的重要领域。
了解并分析移动手机用户的行为模式，对于企业制定有效的营销策略、提升用户体验以及开发新产品具有重要意义。
本文旨在深入探讨移动手机用户的行为特征、影响因素及未来趋势，以期为企业提供有价值的参考。
二、移动手机用户行为特征1. 活跃度高：移动手机用户活跃度高，使用频率高，随时随地可访问互联网。
2. 多样化需求：用户需求多样化，涉及购物、社交、娱乐、学习等多个方面。
3. 场景化消费：用户在特定场景下产生消费需求，如旅游、出行、餐饮等。
4. 个性化需求：用户对产品和服务的需求日益个性化，追求独特体验。
三、影响移动手机用户行为的因素1. 人口统计特征：年龄、性别、职业、教育水平等因素影响用户对产品的选择和使用习惯。
2. 心理因素：用户的兴趣爱好、价值观、情感倾向等影响其使用产品的行为。
3. 技术发展：新技术的发展推动着移动手机功能的升级，从而影响用户的使用习惯。
4. 市场竞争：市场竞争环境影响企业的营销策略，进而影响用户的选择。
四、移动手机用户行为分析方法1. 数据挖掘：通过收集和分析用户的浏览记录、购买记录等数据，了解用户的兴趣爱好和消费习惯。
2. 问卷调查：通过设计问卷，了解用户的年龄、性别、职业、教育水平等基本信息，以及其对产品的需求和期望。
3. 用户访谈：通过与用户进行深入交流，了解用户的实际需求和痛点，以及其对产品的满意度和改进建议。
4. 竞品分析：通过对竞品的分析，了解市场上的产品特点和用户需求，从而优化自身的产品和服务。
五、移动手机用户行为趋势及影响1. 个性化定制需求增加：随着技术的发展，用户对产品的个性化定制需求日益增加，企业需根据用户需求提供定制化服务。
2. 社交化消费趋势明显：用户在社交平台上进行消费的意愿增强，企业需加强社交平台的营销力度。
3. 短视频和直播的兴起：短视频和直播的流行，使娱乐类应用的使用率大幅提升，企业可借此机会开展内容营销。
手机APP用户行为分析与用户画像研究
手机APP用户行为分析与用户画像研究随着智能手机的普及和移动互联网的发展，手机APP已经成为人们日常生活中不可或缺的一部分。
用户行为分析与用户画像研究对于企业而言，有助于深入了解用户需求、改进产品设计以及优化用户体验。
本文将围绕手机APP用户行为分析与用户画像，进行研究和探讨。
一、手机APP用户行为分析手机APP用户行为分析是对用户在手机APP上的行为进行收集、监控和分析的过程。
通过手机APP用户行为分析，企业能够获得用户行为的定量和定性数据，了解用户使用手机APP的偏好、行为模式以及参与程度。
用户行为分析的主要方法包括以下几个方面：1.1 用户行为数据收集手机APP用户行为数据的收集是用户行为分析的基础。
通过运用各种数据采集技术和工具，如日志分析、事件跟踪、问卷调查等，可以获取用户在APP上的操作数据和反馈信息。
这些数据包括用户的点击次数、停留时间、下载量以及评论与评分等。
同时，还可以了解到用户的地理位置、设备信息以及网络状况等。
1.2 用户行为分析方法手机APP用户行为分析依靠数据分析方法对用户行为进行解读。
数据分析方法主要包括定量分析和定性分析。
定量分析主要通过统计学和数学模型来分析用户数量、行为频率、转化率等数据。
而定性分析则将用户行为从主观、感性的角度进行解读，主要运用用户访谈、焦点小组讨论等方法，了解用户的偏好、态度和使用反馈。
1.3 用户行为模式识别通过对用户行为数据的分析和挖掘，可以发现用户行为模式。
用户行为模式是指用户在APP上反复出现的行为方式。
例如，用户每天都会在特定的时间段使用某个APP，或者用户在使用过程中总是遵循相同的操作路径。
通过识别用户行为模式，企业可以为用户提供更加个性化的服务和推荐。
二、用户画像研究用户画像是对用户的属性、兴趣、需求等进行画像化的过程，以便更好地了解用户需求，进行精准营销和产品优化。
手机APP用户画像的建立可以帮助企业创造更有针对性的用户体验，提高用户黏性。
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移动互联网下手机用户使用行为特征的研究作者：侯金凤来源：《电脑知识与技术》2016年第07期摘要：随着移动互联网的用户迅速增长，移动用户的行为特征对移动互联网发展的影响也日益增大，如何准确分析移动用户使用手机行为的关键特征，为用户提供更加精准的服务，是当下的互联网经济的研究热点。
该文通过对移动互联用户使用手机行为的信息进行深入的研究与分析，在该基础上提出了移动互联用户使用手机行为信息的框架并构建用户行为模型，从而得出移动互联网用户使用手机的个性化特征，并根据用户基本信息维度，对用户群进行了更加详尽的分析与比较，从而可以全面了解用户群体关键特征，为用户提供更加精准的服务提供理论依据。
关键词：移动互联网；用户使用行为；用户画像中图分类号：TP393 文献标识码：A 文章编号：1009-3044（2016）07-0277-04Research on the Use Of Mobile Internet Phone Users Behavioral CharacteristicsHOU Jin-fengAbstract： With the rapid growth of the number of mobile Internet users， influence of the behavioral characteristics of mobile users to mobile Internet development is also increasing， how accurate analysis of the key features of mobile phone users behavior， how to provide users with more accurate service， is the hotspots of the current Internet economy research. Based on the mobile Internet users behavior information using a mobile phone in-depth research and analysis， then proposed framework for phone users to use mobile Internet behavior information and build a user behavior model to arrive at mobile Internet users use the phone personalization features. Depending on the user's information dimension， the user group conducted more detailed analysis and comparison， so that you can fully understand the key characteristics of the user groups， to provide a theoretical basis about how to provide users with a more accurate service.Keywords： Mobile Internet； user behavior； user portrait1 背景随着移动互联网时代的到来，手机上网用户数量也已超过宽带上网，智能手机的流行已成为手机市场的一大趋势，智能手机也几乎成了这个时代不可或缺的代表配置。
根据工信部最新数据[2，13]显示，2015年前7个月，全国移动流量消费累计达20.2亿GB，同比增长95.3%，三大运营商累计拥有12.95亿用户，其中3G、4G用户总数6.95亿，占比53.7%，随着光纤、4G等高带宽等高速发展，智能手机用户渗透率将达到70%。
与传统的互联网相比，移动互联网具有随身行、个人性、位置性、终端性等特性。
正是因为这些不同的个性化用户特征，使得移动设备更能够真正体现人的位置特征等动态特性。
面对如此庞大的用户群体，如何精准向用户推送服务，成为当前移动互联网经济领域研究的热点[3]。
目前，Keralapura等人[4]研究了一个3G网络中用户的浏览行为，提出了一种基于新的沙漏模型的可扩展性聚类方法，并利用该方法对用户和浏览文件分别进行了聚类。
Ahmad Hawalah 等人[5]等人提出了用户画像的三级动态代理，并对此方法进行了阐述，提供了计算动态模型准确率的方法。
唐胡鑫，钱旭[6]提出基于双路信息熵和凝聚信息熵算法提出双路凝聚信息熵算法与凝聚信息熵算法相比，其数据分析精确度有显著提高，并提出在数据分析过程中，确定合适的α值，能够充分的利用各路数据的协作关系。
王继民等人[7]提出了基于日志挖掘的用户行为研究框架，包括主要量化指标、分析流程与主要分析方法。
综合对当前相关文献的理论分析和研究发现，当前针对移动互联用户的研究，仅局限于针对“移动搜索”这一个维度进行的分析与研究，无法体现真正的移动互联用户使用手机行为特征，本文试图对用户行为特征在多维度进行系统的梳理、总结和分析。
2 手机用户行为特征的分析方法用户通过使用安卓手机，安装本实验应用APP，通过注册、GPS定位等功能，使得后台服务器获取用户的静态数据与动态数据，如图1所示：2.2 用户使用手机行为特征数据的研究用户使用手机行为特征数据分析的主要目的是将数据采集模块得到的最终数据进行分析，标签化，再根据算法进行权重分析及计算，并根据用户反馈数据的权重结果，调整用户画像的阈值。
由于用户使用手机的行为数据具有数据量大、类型分散的特征，本文根据系统业务需求，将用户使用手机行为信息主要划分为九个维度，其中包含三个静态维度和三个动态维度。
维度主要包含性别、年龄、终端维度。
其中年龄维度根据当前中国年龄分类标准[8]，及本实验需求，年龄维度的标签有青年、中年、老年。
而终端维度包含终端的型号、品牌、参数配置等，根据当前市场流通手机品牌划分为不同的标签类别。
而动态维度主要包含以下三个维度：1）地域维度：刻画用户的环境属性，可通过实时判断用户的位置，向用户提供实时实地的服务。
2）时间维度：刻画用户使用手机的时间点及时长、频次。
3）兴趣偏好维度：对于客户在互联网使用行为的刻画，包括使用App的情况、用户访问url情况等，并对用户网络使用的流量进行分析，细化数据可以分析到用户每一项业务使用的。
其中，对于时间维度，时间段的划分按照两个小时为一个时间段研究，而手机使用时长及频率，根据对相关文献的研究[9-10]，通过大量实验，将用户行为的标签划分为如表1、表2所示的等级。
2.4 个性化推荐的研究该模块的功能[14]是实现根据不同的用户个体或者用户群的用户画像，推送相应特征的内容。
工作内容是对内容画像，并根据用户个体模型及用户分群模型，将正确的内容推送给相应的用户或者用户群体。
本文使用的推荐算法是3 试验及结果分析本实验基于“易划”手机APP应用系统，通过移动互联内容发布平台，对用户使用手机行为特征进行研究。
根据上述分析方法，通过采集并处理用户使用行为数据，并对其分析。
以用户A在八月份使用手机APP情况为例，分析在8月份，A用户使用的APP次数如下图所示，其中小游戏类APP中，A偏好使用休闲类的游戏，那么此用户的偏好标签为休闲游戏，权重为0.32；通讯类权重为0.21。
可以得出，用户A对于APP的使用，更偏好休闲游戏类。
在有相关业务，比如APP推送时，根据权重阈值为0.28，那么，向A用户推送休闲游戏类的APP。
推送结果如图8所示。
4 结束语在移动技术高速发展的今天，用户的行为特征数据不但影响产业上游商品生产的行为，也会在传播文化、商品文化中得到体现。
在正确处理移动互联网用户行为的过程中，由于不受固定终端限制，用户可以随时随地使用手机，使得用户行为具有更强的实效性，智能终端已经逐渐改变人们以往对手机的使用习惯，因此有必要研究智能手机终端的使用习惯，以帮助提高对用户的服务。
本文基于对相关理论的研究的基础上，提出了基于用户画像分析移动互联用户使用手机行为数据的框架，及用户画像模型的建立，为个性化推送用户服务做准备。
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