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基于支持向量机的移动互联网用户行为偏好研究综述报告
随着移动互联网的发展，用户的行为偏好研究变得越来越重要。了解用户的行为和偏好对于企业开发出更好的移动应用程序，提高客户满意度和忠诚度非常重要。
支持向量机（SupportVectorMachine，SVM）是一种有监督机器学习方法，它是一种线性分类器，能够对高维特征进行非线性分类，SVM经常被应用于移动互联网用户行为偏好的研究中。
在移动互联网领域，用户行为偏好的研究有很多应用，其中包括搜索引擎推荐，个性化推荐系统，广告投放和精准营销。以下是一些最近的研究使用SVM的例子。
2019年，Wenetal.（2019）研究了用户在社交媒体中的行为偏好。他们使用SVM作为分类器，将用户分类为两个类别：个人和公司。这些分类有助于企业制定更好的广告和个性化推荐。
2018年，Liuetal.（2018）使用SVM研究了用户的位置偏好。他们研究了用户在城市中的三种类型的场所，包括文化地标、商业地点和交通节点。他们将用户的位置偏好归入三类，并采用SVM进行分类。他们证明了SVM在位置偏好分类方面表现良好。
2017年，Chenetal.（2017）研究了移动社交网络中的用户个性化推荐。他们使用SVM作为分类器，将用户分为三个类别。与传统的推荐算法相比，他们的方法可以更准确地进行推荐，并提高用户的满意度。
除了上述案例，还有许多其他的研究使用SVM来研究移动互联网用户行为偏好。总体来说，SVM在处理高维特征和非线性分类方面表现良好。它是一种可靠的机器学习方法，对于开发能够生产更好的移动应用程序和个性化推荐系统等应用具有重要的意义。
参考文献：
Chen,X.,Zhang,X.,Li,X.,&Huang,Y.(2017).Auserpersonalizedlocation-basedrecommendationusingPOI-basedsocialnetworkandSVMinmobilesocialnetwork.MobileInformationSystems,2017.
Liu,Y.,Li,C.,&Zhu,K.(2018).Comparativestudyofuserlocationpreferenceanalysisbasedonbigdataincity.MobileNetworksandApplications,23(1),143-149.
Wen,D.,Xie,M.,&Liang,C.(2019).UseridentificationandbehaviorpreferencemininginsocialmediathroughSVM.Symmetry,11(1),43.