基于智能手机的个人行为特征分析系统的设计与实现

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近十几年来，互联网飞速发展，智能手机开始逐步普及并走进人们的生活，已经成为了人们日常生活和工作中不可缺少的一部分。可穿戴设备以及各种其他普适设备开始涌现。周边的环境被这些设备所激活，收集个人信息的方式也变得越来越多样化，因此人们的个人数据呈爆发式的增长。在如此浩瀚并且日益剧增的个人数据下，如何管理和如何有效又安全的利用这些个人数据开始成为很多公司所考虑的问题。
　　本研究主要集中在基于目前最流行的手机系统作为个人数据的收集平台，结合云服务器通过个人数据进行用户的个性化分析。针对由于个人数据的异构性和敏感性，本研究的其中一个重要的问题是如何有效的收集和管理每个用户的个人数据，并且具备完善的安全措施来保障这些个人数据的安全性。另一个重要的问题是如何区分出每个个体的特征，例如从用户的行为数据中计算出人格。智能手机的功能不仅仅是作为一种个人数据来源，同时也是一个网关，用于管理其他可穿戴设备和服务器之间的通讯，同时保障在长时间收集大量的个人数据过程的稳定性。本研究实现了一个多安全策略的机制来确保数据在收集、传输以及存储期间的安全性。个性化分析是基于社会学的人格理论，并且通过数据标准化、特征提取和聚类分析这三个步骤来进行个性化计算。
　　本研究实现了一个基于智能手机的系统，并以此作为数据收集的一个接口，以服务器作为后台来存储数据。保障了原始数据在数据采集过程、数据传输过程以及数据存储阶段的安全性，并设计了一个结合数据挖掘的聚类的算法来获取用户行为特征。验证了搭建一个综合的数据采集和分析的平台以及个人行为特征分析的可行性。为将来更好的提供个性化服务奠定了一个良好的基础。

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作者
郭傲;
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作者单位

华中科技大学;

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授予单位华中科技大学;
学科软件工程
授予学位硕士
导师姓名黄立群;
年度 2016
页码
总页数
原文格式 PDF
正文语种中文
中图分类 TP274.2;
关键词
智能手机; 个人数据; 信息收集系统; 行为特征;

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