利用聚类分析精准识别空巢老人及其子女

"手机用户精准识别 .pdf" 这篇论文主要探讨了如何利用聚类分析理论来实现手机用户，尤其是空巢老人及其子女的精准识别。在信息化时代，大量的手机使用数据为用户行为分析提供了丰富的素材。作者刘园珍和赵素华提出了一种创新的方法，他们不是直接分析用户的基本属性，而是侧重于用户的通话关系，以此来揭示用户的社交网络结构和行为模式。 聚类分析是一种无监督学习方法，其目标是根据对象之间的相似性或差异性将它们分组到不同的类别中。在该研究中，聚类分析被用来处理海量的通话记录数据。首先，通过对实际问题的深入分析，研究人员能够从庞杂的数据中抽取出关键的统计信息。他们选择关注用户的通话关系而非用户自身特性，这是因为他们认为通话关系更能反映出用户的社交网络和可能的家庭结构。 论文中提到，通过统计分析，他们选择了四个指标来描绘通话关系的性质。这些指标可能包括通话频率、通话时长、通话时间分布等，它们共同构建了用户之间关系的多维度画像。在计算样本间的相似性时，研究者采用了欧氏距离的平方作为衡量标准，这是一种常见的距离度量方法，可以有效地反映两个点在多维空间中的相对位置。 通过迭代过程，研究者不断调整样本的分类，直到聚类中心趋于稳定，从而确保分类结果的准确性。在这一过程中，他们将一个月内所有用户间的长途通话关系分为四类。通过对这些类别的深入挖掘，研究者能够识别出具有空巢老人特征的一类用户，以及与之相关的子女群体。这种方法对于理解空巢老人的社会支持网络以及提供针对性的社会服务具有重要意义。 关键词聚类分析、迭代和欧氏距离的平方表明，研究的核心在于运用这些统计和机器学习工具来处理大数据，以解决实际的社会问题。中图分类号O212.4则将该研究定位在数学方法在信息处理中的应用领域。 这篇论文展示了如何结合聚类分析和电话通信数据来识别特定人群，特别是在老龄化社会背景下，为空巢老人的社会关怀提供了一种数据驱动的解决方案。通过这种方法，我们不仅可以理解和预测用户的行为模式，还能为政策制定者和社会工作者提供有价值的参考信息，以便更好地服务于这些特殊群体。