基于移动大数据的用户行为溢出效应研究

With the development of mobile Internet and the highly popularity of intelligent devices, users’ usage of mobile devices have generated a lot of mobile data. User behavior analysis based on mobile big data has become one of the hotspots in mobile Internet research. From the perspective of software, hardware and platform respectively, this proposal focusing on the analysis and mining of mobile user behaviors in the background of big data, plans to employ multiple research methodologies, such as data mining and business intelligence, econometrics, design science in information systems domain, to reveal the characteristics and rules reflecting the relationships and the impacts between mobile users’ fine-grained behaviors, and to propose the methods and models to mine the causal relationships and spillover effects between mobile users’ behaviors. This study focuses on three kinds of spillover effects: those between users’ usage of mobile applications, those of mobile device selection on users’ usage of mobile data service as well as those of mobile behaviors on users’ continued use of mobile platform. This project has theoretical and practical significance for enriching the methodologies and theories of big data-driven mobile user behavior analysis, and innovating enterprise customer relationship management practice.

随着移动互联网的发展和智能设备的高度普及化，用户对于移动设备的使用行为产生了海量的移动数据。基于移动大数据的用户行为分析已经成为移动互联网研究的热点之一。本项目围绕大数据背景下的移动用户行为分析与挖掘，分别从软件、硬件和平台的视角，计划通过应用数据挖掘与商务智能、计量经济学、信息系统领域的设计科学等多种研究方法，揭示反映移动用户细粒度行为间关系和影响的特征及规律，构建挖掘移动用户行为间因果关系溢出效应影响的方法和模型，重点关注三方面的溢出效应影响：用户移动应用使用行为间的溢出效应、移动设备选择对用户移动数据服务使用的溢出效应以及移动行为对用户持续使用平台的溢出效应。本项目对丰富大数据驱动的移动用户行为分析方法和理论，创新企业客户关系管理实践具有理论和实践意义。

随着近年来移动互联网的飞速发展和智能设备的高度普及，基于移动大数据的用户行为分析日益受到关注。如何有效分析和挖掘细粒度移动用户行为在满足个人需求和任务之外产生“溢出效应”的因果关系影响和强度，是当前移动互联网研究与实践面临的全新挑战。本项目围绕大数据背景下的移动用户行为分析与挖掘，分别从软件、硬件和平台的视角，应用机器学习、计量经济学、设计科学等交叉研究方法，挖掘移动应用间溢出效应的因果关系结构及强度，探索移动设备选择对移动数据服务使用的溢出效应影响及机理，并在此基础上探讨移动用户的行为模式对持续使用的影响及理论关系。在理论层面，初步了揭示移动用户细粒度行为间关系和影响的特征及规律，构建了挖掘移动用户行为间因果关系结构溢出效应影响的方法和模型，为后续的深入研究提供了必要的基础；在方法论层面，一方面将数据挖掘技术与管理理论结合，充分融合运用设计科学理念和思路，另一方面将机器学习与计量经济学方法融合应用于因果关系推导，初步尝试构建挖掘移动用户行为间因果关系结构的交叉融合研究方法体系；在实践层面，立足政府和企业关注的移动用户行为分析和管理问题，对中央网信办和中国移动集团等政府、企业的实际工作形成了政策影响和决策支持，并带来可观的经济效益。依托本项目共发表SSCI/SCI论文6篇（其中UTD24论文1篇，一区论文4篇、二区论文2篇），NSFC认定的管理科学重要期刊论文2篇；在国内外知名出版社出版中英文专著各1部；获云南省哲学社会科学优秀成果二等奖；依托项目培养入选国家级人才计划、省部级人才计划各1人次，毕业博士研究生1人（获评校级优秀研究生毕业生）、硕士研究生6人；研究成果在中国移动集团得到实际应用，使其服务能力显著提升，离网率明显下降，减少损失3581万元，为公司带来了显著经济效益；依托项目形成的3篇政策建议报告被中央网络安全和信息化委员会办公室采纳，对国家网络信息管理工作产生积极影响。

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