Med utbredd popularitet av smarta telefoner, fler och fler användare har tillgång till Internet på språng. Förstå mobila användare beter beteende är av stor betydelse av flera skäl. Till exempel kan det hjälpa cellulära (data) tjänsteleverantörer (CSP) att förbättra tjänsteprestanda, vilket ökar användarnas tillfredsställelse. Det kan också ge värdefulla insikter om hur man kan förbättra mobil användarupplevelse genom att tillhandahålla dynamisk innehåll personalisering och rekommendationer, eller plats-medvetna tjänster. I detta papper försöker vi förstå mobila användare beter beteende genom att undersöka om det finns distinkta "beteendemönster" bland mobila användare. Vår studie är baserad på verkliga mobila nätverksdata som samlats in från en stor 3G CSP i Nordamerika. Vi formulerar detta användarbeteende profilering problem som en co-clustering problem, dvs, vi grupperar både användare (som delar liknande beter beteende), och webbprofiler (av likasinnade användare) samtidigt. Vi föreslår och utvecklar en skalbar samklustermetod, Phantom, med hjälp av en ny timglasmodell. Den föreslagna timglasmodellen minskar först dimensionerna av ingångsdata och utför söndrande hierarkiska samkluster på de lägre dimensionella data; den utför sedan ett expansionssteg som återställer de ursprungliga dimensionerna. Tillämpa Phantom på de mobila nätverksdata, vi finner att det finns ett antal vanliga och distinkta beteendemönster som består över tid, vilket tyder på att användaren beter beteende i 3G cellulära nätverk kan fångas med hjälp av ett litet antal co-kluster. Till exempel, beteende hos de flesta användare kan klassificeras som antingen homogena (användare med mycket begränsad uppsättning av surfintressen) eller heterogena (användare med mycket olika surfningsintressen), och sådana beteendeprofiler ändras inte signifikant på varken kort (30-min) eller lång (6 timme) tidskalor.
Kompletterande till vår studie, det senaste arbetet av Keralapura et al. profilerade beter beteende genom att undersöka om det finns olika beteendemönster bland mobila användare REF.
Profiling users in a 3g network using hourglass co-clustering
{'venue': "MobiCom '10", 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}