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题 目 移动社交网络的网络动态

作 者Guofeng Zhao,Dan Li,Chuan Xu,Hong Tang

发表时间_____2014年_______

二Ｏ 一九 年 四 月 十七 日

摘要：随着智能手机和移动互联网技术的飞速发展，移动社交网络（MSN）作为一种社交网络，在MSN中拥有相似或共性的虚拟社区，用户对其发展、部署和成功起着至关重要的作用。因此，了解MSN用户行为会吸引不同实体（ISP、服务提供商和研究人员）的兴趣。然而，收集一个全面的真实数据集是很困难的，人们对它知之甚少，而且关于MSN用户活动的研究也很少，本文从ISP网络的用户角度分析了MSN用户的行为。根据从一家拥有五百万用户的主要移动运营商的移动社交网关收集到的真实数据集，我们对四个流行的社交网络进行了深入的用户行为分析。我们从六个方面研究了用户行为：用户请求、活跃的在线时间、会话、会话间、会话中的请求数和请求数。我们发现幂律和对数正态是研究对象的两大特征，同时也暴露了一些有趣的发现。我们希望我们的工作能对互联网服务提供商、MSN内容提供商和研究人员有所帮助。

关键词：社交网络；用户行为；服务模式；移动互联网

一、引言

移动社交网络（MSN）是一种新兴的社交网络，近年来备受关注。作为一个新的社交平台，MSN为有着相似兴趣或共同点的个人提供了虚拟空间，并通过移动设备将人们联系起来。随着智能手机和移动互联网技术的快速发展，Bebo、MySpace和Facebook等原有的社交网络也热情地拥抱移动互联网。与此同时，许多新的移动社交网络应运而生，如Foursquare、Gowalla、Badger和MyCubee。

一般来说，MSN是基于Web的系统，用户可以创建自己的内容（文本、图像、视频等），并以多种方式进行交互^[3]。了解MSN用户的行为会吸引不同实体的兴趣：（1）ISP必须来回提供物理连接和传输数据，了解用户行为会有助于资源分配，特别是在有限的无线链接情况下。（2）MSN服务提供商需要有效地开发和操作他们的系统，用户行为模式可以帮助他们来完成。（3）可以帮助研究人员和开发人员识别趋势，为系统优化和设计提供建议。

据我们所知，与其相关的研究非常有限。这一事实促使我们对MSN中的用户行为进行深入分析。以往的研究主要从社交网络的角度来研究用户行为，如拓扑属性^[4]、轮廓使用活动^[5]、生成内容中的用户行为^[8]。

在这项工作中，我们从一个主要的移动社交网络网关收集了一个大数据集。与以往的工作不同，我们从ISP网络的角度分析了MSN中的用户行为。我们的目标是回答这样的问题：MSN用户的点击模式是什么？用户会在MSN中在线多久？会话和会话间隔的模式是什么？对于一个会话，用户将发出多少请求，请求间隔的特征是什么？

在深入分析的基础上，首先，我们发现用户的总点击量呈现出一定的规律性，并且随着点击量的增加而增加。这意味着，如果点击量足够大，MSN网站上的点击模式将显示出很强的规律性，但是点击量较低的用户则不会。此外，MSN用户的平均在线时间比在线社交网络长得多，这表明MSN用户的粘性更大。而对于MSN来说，用户的在线时间与活跃用户的数量并不是很相关，但是，平均在线时间彼此之间的变化很大。此外，我们发现MSN上会话数的分布遵循zipf幂律；会话间的分布符合对数正态分布，而MSN上会话时间越短，用户的活跃度越高。最后，我们发现会话中请求数的分布也遵循Zipf幂律；会话中请求数的分布很好地符合对数正态分布，并且较短的平均请求数意味着用户在会话中会发出更多的请求。

二、相关研究

在网络社交网络（OSN）系统下，社交网络已经吸引了数十亿活跃用户；如今，这些社交网络正日益走向移动化，从而繁荣了移动社交网络（MSN）。在研究MSN的文献中，有几个主题得到了很好的探索。首先，该体系结构对MSN的成功起着重要的作用，因此提出了几种MSN体系结构，并将其分为三类：集中式、分布式和混合式^[10]。此外，还对MSN中的社会属性进行了探索，如社会关系^[11]、社会邻居^[12]、社区^[13]、中心性^[14]等，为了更好地与MSN中的节点进行交流，学者们对MSN中的路由和发送问题给予了极大的关注^[15]。

此外，还存在一些关于在线或移动社交网络中用户行为研究的研究，例如使用爬行的配置文件数据^[18]、包跟踪数据^[19]、甚至调查^[20]。原则上，收集数据的方法有三种，要么在服务器端，要么在客户端，要么在代理/聚合器上。服务器端数据被视为社交网络状态的快照，不能显示用户与ISP网络的交互。客户端数据通常由特定的软件收集，例如带插件的浏览器，但是使用它的志愿者的数量限制了数据的规模。一些工作是在社交网络聚合器上收集数据的^[19]或从被动监控的网络流量中提取点击流^[20]。

然而，如图1所示，移动互联网与有线互联网具有不同的系统架构；移动设备直接访问蜂窝网络，很难实现代理或聚合器来跟踪用户访问数据。因此，对于MSN中的用户行为，尤其是从ISP网络的角度来理解，研究工作很少。

图1 移动社交网络框架

三、数据描述与处理

在本节中，我们首先说明了移动用户在移动社交网络上访问的框架。然后，我们描述我们得到的数据集的类型。此外，我们还介绍了我们要研究的用户行为因素，以及我们如何处理数据以获得它们。

1.MSN框架

我们在图1中说明了移动社交网络的框架。一般来说，我们可以将基于蜂窝的移动互联网分为无线部分和有线部分。在移动终端连接到互联网之前，首先，它必须访问蜂窝网络。然后，通过移动网络网关（如ggsn或pdsn），它可以访问Internet并从服务器接收响应。在用户进入移动社交网络生态系统之前，其移动设备必须通过无线蜂窝网络连接到网关。此外，在MSN服务器端，WML（无线标记语言）内容服务器接收并响应通过WAP（无线应用程序协议）1.x协议传输的请求；以及XML（可扩展超文本标记语言）内容服务器接收并响应通过WAP 2.0协议传输的请求。但是，为了某些目的（例如记录、控制目标），网关将中继和记录msn服务器及其用户之间的所有请求和响应。

2.数据描述

在我们的工作中，我们基于一个从中国重庆拥有五百万用户的主要移动运营商获得的真实数据集，分析了MSN中的用户行为。数据集是所有移动用户在一个月内访问移动互联网的交易日志，我们从移动网络网关收集数据。日志记录了所有移动用户互联网访问活动的每个细节。显然，我们的数据集具有比任何其他跟踪数据集更精确、更及时和更全面的优点。因此，我们提取了中国四个流行的MSN的用户交互日志，并从网络的角度分析了MSN用户的行为。我们关注六个方面——用户点击/请求总数、在线活动总时间、会话、会话间、会话中的请求和请求间。我们有一些有趣的发现，希望对我们的结果有帮助和指导意义。

我们的数据集是一个月的日志。日志中的每个记录都对应于移动用户请求或来自服务器的每个响应（由于某些主页将包括一个主对象和一些内嵌对象，因此它将触发一系列响应，但每个对象的响应都将独立记录），并且它包含呼叫号码、客户端IP地址、使用r代理、url、内容类型、域、请求时间、响应时间、上下行流量等，提取了我国四个流行的MSN的记录，分别是QQ空间、开心001、51、人人。这些MSN的高级统计数据如表一所示。我们研究了学术研究的数据，因此不会提及有关移动用户、服务器和ISP名称的任何私人信息。

3.数据处理

为了从ISP网络的角度分析MSN用户的行为，我们对数据进行处理，得到几个关键因素：用户点击、在线时间、会话、会话间隔、会话期间的请求和请求间隔。然而，要获得上述因素，我们必须从数据集中解决三个基本问题：用户、会话和请求。在我们的数据集中，我们通过呼叫号码区分每个用户，这对于每个移动用户都是唯一的。

从ISP网络的角度来看，会话对资源分配和网络性能有着重要的影响。会话是用户启动浏览器或客户端应用程序登录到MSN，然后发出一系列MSN请求并读取下载页，最后注销或关闭浏览的过程。通常，很难区分会话的结束，因为用户可能会在没有任何通知的情况下离开，这会使服务器等待超时。不同的MSN会配置不同的会话超时计时器，因此，这对以前的测量系统来说是一个很大的挑战。但是，我们可以通过我们的数据来说明。原则上，当移动设备打算访问移动互联网时，网关会将其地址池中的客户机IP地址动态分配给移动设备，以进行后续数据传输。但是，网关会监视每个分配的IP地址的状态；如果某个IP地址的非活动期超过了预先定义的超时（一些移动运营商将非活动超时设置为5~15分钟），则网关会将该IP地址提取到池中，以便进行下一个IP分配。因此，当结合呼叫号码和客户机IP地址时，我们可以识别会话的开始。在我们的方法中，我们通过一个新出现的调用号和客户机IP地址对来标记新会话的开始。对于会话结束标识，我们使用请求时间或响应时间以及调用号和客户机IP地址对。首先，我们可以通过检查请求时间来获取会话的开始时间；然后通过检查当前行记录中的请求时间或响应时间来更新最新的时间戳，直到15分钟内没有关于会话的新记录为止。因此，我们将时间戳标记为会话的结束时间，并计算时间跨度，即会话持续时间。

除了会话之外，会话期间的用户请求或单击也是ISP网络的一个关键因素，因为它反映了MSN用户的活动性。因为我们可以识别会话的开始和结束，所以我们使用记录中的URL项解析会话中的每个请求/单击。也就是说，不同的URL意味着不同的请求。

如果我们能够在每个会话中识别用户、会话和请求，那么我们就可以获得用户单击/请求总数/平均值、联机总时间/平均时间和当月会话数。此外，我们还可以观察会话间隔、每个会话期间的请求和请求间隔。

四、MSN的特点

1.请求

移动运营商非常关注用户的点击或请求，因为每次点击都可能触发一系列的工作，例如无线带宽分配、IP地址分配、DNS解析、负载平衡等，而且点击可以反映MSN的活动性。根据表1，QQ空间的点击量最大，尽管它的活跃用户少于开心001或51.com。我们在30天内每12分钟计算一次点击，大约4个移动社交平台，并在图2中说明点击模式。有趣的是，我们发现点击量最大的QQ空间显示出良好的规律性。一天有两个高峰——上午8:30和晚上10:00。就这两个高峰而言，它们出现在人们在路上工作和准备睡觉的时候。因此，我们认为，在早上，大多数人可能会通过移动终端连接到MSN，当他们在办公室乘公共汽车或地铁时。同时，在晚上，他们很想访问MSN，然后他们 睡觉前躺在床上。了解到这一规律，ISP将调整其网络以适应这一规律。QQ空间然而，并非所有的MSN都显示出这样的规律性。开心001和51.com显示出与QQ空间一样的初步规律性。然而，他们有很多爆发，51.com甚至更多。关于人人网，它有太多的爆发，显示出很多不规则。这种现象意味着什么？再次调查表1中的点击，QQ空间拥有压倒性的点击量，是第二大点击量的10倍多（由开心001的用户）。51.com的点击量比开心网少一点，但人人网的用户点击量最少。关于这一现象，我们推断可能存在一个规律，即点击模式在一定程度上趋向于随点击量的增加而有规律性。如果这是真的，那么对MSN服务提供商和研究人员来说也是有指导意义的。遵循规律性原则，MSN服务提供商可以调整其服务操作或优化其系统，从而受益匪浅。同时，了解这一规律，有助于研究人员进行新的MSN系统设计。

2.活跃在线时间

除了点击之外，活动在线时间也是影响ISP网络性能的另一个关键因素，因为在此期间，ISP必须为活动用户保留多种资源。这里，活跃的在线时间是会话持续时间的总和，我们计算每个MSN用户在30天内的在线时间。如表1所示，QQ空间用户的平均在线时间最长——用户平均每天4.61分钟。令人惊讶的是，与在线社交网络^[22]相比，我们发现它最长的一个平均每天只有2.52分钟。这表明MSN用户的粘性更大，因此，我们相信MSN的明天可能会更辉煌，因为用户的角色最重要。

表一 四个MSN的统计