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移動社會網絡數據存在網絡結構復雜，節點間標簽相互影響，包含交互信息、位置信息等多種復雜信息等特點，給識別用戶的特征帶來了許多挑戰。針對這些挑戰，通過分析一個真實的移動網絡數據，利用統計學分析提取出已標記的不同特征用戶間的差異，并利用這些差異，借助關系馬爾可夫網絡建立預測模型對未標記用戶的年齡與性別進行特征識別。分析表明，不同年齡、性別的用戶在不同時段的通話概率、通話熵，位置信息的分布、離散性，在社會網絡中的集聚程度，以及相互之間二元、三元的交互頻率方面都存在明顯的差異。利用這些特征，提出了利用二元和三元交互的關系基團模板，結合用戶自身的時間空間特征，通過關系馬爾可夫網絡計算用戶特征的全聯合分布概率，進而以此推斷用戶的年齡與性別的方法。經過實驗分析，利用關系馬爾可夫網絡、用戶時空信息和用戶交互的關系基團的分類方法相較于傳統的C4.5決策樹、隨機森林、Logistic回歸和Naive Bayes等分類方法，能夠提高最高約8%的預測準確率。
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