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即时通讯的测量和建模服务行为

柯力，徐晓龙

信息技术学院，

北京联合大学，

北京，中国，100101

{like＆151081210202}@buu.edu.cn

摘要:目前所有的应用和服务由智能手机用户使用，即时通讯（IM）就是这样最积极使用的，值得深入研究其服务行为属性。 在本文中，我们构建了一个准确的流量IM服务的行为模式，基于巨额的数据从真实智能手机用户收集的手机中网络。 最后，对服务进行分析比较已经提供了几种典型的IM应用的行为。

关键词: 即时通讯;服务行为;交通模式

一、引言

随着3G和4G时代的到来，智能手机是变得越来越普遍。 结果，各种各样的应用程序（APP）正在蓬勃发展，并成为主导地位超过传统服务，如语音和短信，基于传统的网络优化方案语音流量已经不能适应快速发展蜂窝网络的发展。 在这种情况下，要建立基于用户的分组域服务的服务模式行为变得越来越重要。 许多研究已经做了评估Instant Messenger的影响移动网络上的服务以及如何优化手机网络适应IM业务的传输[1-4]。

本文主要分析用户的特征模型IM服务的行为，每次使用的流量都很小激活频率高。 中国典型的即时通讯服务市场上有QQ，WeChat和微博（微博服务）。 在本文所有分析都是通过收集用户进行的通过智能手机嵌入的代理行为数据普通用户。 应该注意的是，上面的数据没有包含用户的私人信息，如手机号码，用户帐户和密码，已记录的网址等。只有与该服务相关的信息记录和分析感知。

本文的下列组织如下：II描述测量方法;秒。 III，IV＆V介绍了QQ的服务行为属性分析，WeChat和微博分别。秒。 VI给出比较的这些服务，并得出结论。

二、 测量方法

近年来，即时通讯软件如QQ，WeChat，微博和飞信越来越多受欢迎，特别是在学生人群中。 根据统计，移动QQ和WeChat的普及率校园学生中已达70％以上普通用户使用QQ占30％以上[5-6]; 校园学生也是主要的用户群体移动微博，渗透率达到35％以上。随着这些即时通讯服务的使用越来越频繁，交通的影响由移动网络上的这些服务产生的正在获得更严重的也是。 因此，知道这一点非常重要流量模型和用户偏好的IM服务等服务[7-10]。 以后，以QQ，WeChat，微博为例代表性的应用，我们做了一些分析IM服务的流量行为属性。

移动用户服务行为的原始数据用服务行为分析系统收集如图所示。 系统由三部分组成：（1）数据收集代理，（2）DB和服务器，（3）Web客户端。

图1.测量设置

数据采集代理已预先安装在智能机上友好的用户手机和后台运行。 以防万一用户正在使用像QQ，WeChat或微博等目标服务，代理将记录服务行为信息，包括 日期，开始时间，持续时间，服务名称，流量，上行数据速率，下行数据速率等。应注意没有私有数据如电话号码，位置，文字短信，在监测过程中收集等，以避免任何潜在的问题威胁用户。 代理收集的原始数据是通过无线接入网（RAN）和核心传输网络（CN）到DB和服务器端，存储在DB和由服务器处理。 系统的用户登录系统由网络客户端下载原始数据，进行分析自己的目的。

在我们的研究中，收集了QQ服务的原始数据从38810个用户的商业移动服务网络。 WeChat和微博服务的数据是从45070和17270个用户的服务在同一时间期间，分别。

我们的研究中考虑了以下指标：

（1）APP安装率：拥有的用户总数具体APP安装/调查用户总数

（2）APP渗透率：拥有的用户总数曾经在特定时间段/总共使用了具体的APP调查的用户人数

（3）BHSA：忙碌小时会话尝试。 总使用次数具体APP在一小时内。 应该注意的是，新服务的激活水平在一天的不同时段不像传统服务那么重要，因此，我们仍然使用BHSA作为服务的衡量标准新服务的激活级别，但一直在一天，不只是忙碌的时光。

（4）在线使用时间：平均持续时间1使用具体APP。

（5）每次使用流量：一次使用的平均流量具体APP。

三、 QQ服务特征分析

A. APP安装率和渗透率

从收集的APP安装数据，数量上传安装列表的用户是57150，其中38810个用户配备QQ应用，所以APP安装率为67.9％。 从用户服务行为数据收集使用QQ的用户数量是多少14440，因此QQ申请的渗透率为31.4％。

图2是每个使用频率的分布QQ月。 X轴是每个月的平均使用次数。Y轴是具有一定激活水平的用户的百分比。

图2. QQ服务使用频率统计

这里我们有3个活跃级别的某个APP，比如QQ，定义如下：（1）低活动级别：用户启动QQ少每月1次以上; （2）中等活跃水平：QQ使用量约为1〜7; （3）高活跃水平：使用次数超过7.有了这个定义部分低/中/高活跃级别的QQ用户分别占34％，35％和31％。

每周QQ平均使用量为8.47。 但对于不同层次的活跃用户群，区别是相当的大。 平均QQ /用户数量低/中/高活跃用户分别为：每周0.48 / 3.13 / 23.10次。

B.HSA分析

从服务行为数据的访问百分比每小时QQ申请次数占总次数的时间如下图所示（图3）。 X轴是一天中的几个小时，而Yaxis是每小时访问次数占总访问时间的百分比访问时间。 从图3可以看出，小时平均访问时间比例从23:00开始下降，到达山谷凌晨4点，从上午5点开始上升。 达到白天的高峰中午1点，晚上10点到达晚上高峰。

图3. QQ小时接入频率分布情况

为了进一步分析QQ的平均访问时间在不同的时期，这一天被分为四个期间：1）高峰时间：7：00〜9：00和17：00〜19：00，共4小时; 2）工作时间：9：00〜12：00和13：00〜17：00，共7小时; 3）午餐和晚间休息：12：00〜13：00和19：00〜23：00，共5小时; 4）晚上睡觉时间：23：00〜7：00，共8小时。

QQ的小时平均访问频率统计四个不同的时期，如图4所示.Y轴是平均BHSA。 从图中可以看出，QQ用户是主要活动午餐休息和傍晚休息，所以它平均小时接入频率最高。

图4.不同时期BHSA的统计

C.在线使用时间和流量分析

在这里我们分析了在线时间和每次使用的流量QQ服务。 这表明用户的平均在线时间是9.53每分钟的平均流量为136.9KB。

图5给出了平均在线时间的统计结果为每个访问。 X轴是每个的平均在线间隔访问（单位：分钟）。 Y轴是数量的比例用户在一定范围内占到QQ总数应用程序用户。 我们可以看到平均在线时间大多数用户每次访问不到10分钟。 随着时间增加，用户比例迅速下降。

图5. QQ的平均在线时间分布

统计结果表明，平均在线时间达到峰值时间，工作时间，午餐和晚间休息和睡眠时间分别为8.05,8.18,11.25和11.98分钟/时。

图6是每个平均流量的统计结果访问。 X轴是每个访问的平均流量（单位：KB）。Y轴是一定间隔内的用户数。 可以从图中可以看出，每个访问的平均流量大多数用户每次都在10KB以下，最大的部分用户是那些在0〜1 KB之间产生平均流量的用户。

图6. QQ使用量平均流量分布情况

四、 WECHAT服务特征分析

首先，我们分析安装率和渗透率的WeChat，基于安装数据和服务行为数据收集。 分别为78.9％和32.0％。

根据上述同样的规则，WeChat用户是分为三类：低活性，中活性和高活跃用户，占31％，38％和31％分别。

每周WeChat用户的平均使用次数是8.97。 以下是用户组的统计结果不同的活跃度：低活跃，中等活跃和高活跃用户每周使用WeChat 0.49,3.88和24.54次。

图7是WeChat访问时间的统计结果每小时。 总的来说，WeChat和QQ用户基本相同，下午1点达到峰值晚上分别是晚上10点和晚上10点。

图7. WeChat访问频率的分布

以四个特征时期为单位，我们可以看到BHSA的高峰，工作时间，午餐和晚间休息，夜间睡眠时间分别为0.06,0.15,0.08和0.03次/每用户每小时可以看出，平均每小时数进入主要是在午餐和晚间休息，稍微多一点比工作时间的价值。睡眠时间的价值夜晚最少，其次是早晚高峰。

从平均在线时间和流量的分析用法，我们可以看到每次访问的平均在线时间对于WeChat为9.76分钟，流量为107.33KB。图8是每次访问的平均在线时间的统计结果。X轴是以分钟为单位的时间间隔。 Y轴是比例时间间隔中的用户数占该数量的总用户数。可以看出，大多数用户都在10以下分钟。随着在线时间的增加，用户数量增加迅速减少，与QQ类似，是一个这些低流量高频服务的共同特征。

图8.在线使用时间的分配WeChat（单位：分）

每次访问的在线时间和流量的统计结果在不同时期如下：在线时间和流量高峰，工作时间，午餐和晚间休息，睡觉晚上的时间是8.57，8.01，10.65和16.51分钟/用法分别为86.99,98.74,113.40和128.83KB /使用量。在上整体而言，随着每次交通量的增加，数量的增加用户减少。但是，与平均交通量相比消费QQ，减少比较慢。

五、服务特点分析

从统计我们可以发现，安装率微博为30.2％，微博渗透率为4.3％。微博应用用户分为三大类：低活跃，中等活跃和高活跃的用户，他们分别占63％，34％和3％。

从交通行为分析，我们可以看到微博用户每周使用微博约1.51次。但是根据不同的活跃水平，低，中，高活跃用户分别使用微博0.4,2.6和12.37次。

图9是平均小时的统计分布微博访问时间。从图中可以看出0:00和之间的平均小时访问时间的比例7:00明显低于其他时间段。和高峰午餐休息和傍晚时分出现。

图9.微博接入频率分布情况

统计BHSA在不同时期（高峰，工作时间，午餐和晚间休息，晚上睡觉时间）分别为0.012,0.011,0.013和0.003次。 它是785显然，晚上的平均小时访问时间小于其他时期。

以下是在线时间和流量的分析。 我们可以看到每次访问的平均在线时间是11.21分钟，交通消耗量为385.11KB。 统计结果微博用户每次访问的平均在线时间不同时期为7.2,10.1,12.1和17.6分钟/使用。 而每个访问的平均流量为241,404,365和566KB/使用。 微博的流量消费不一样QQ和WeChat。 微博用户消费100KB以上的每个访问占60％以上。

六、 结论

作为IM，QQ和...的最具代表性的应用我们的安装速度和渗透率非常高。

QQ和WeChat的用户也非常主动的使用应用程序。其人口的三分之一以上处于高位活跃水平微博的高活跃用户占据了只有3％，远远低于QQ和WeChat。

从每个使用点的平均持续时间和流量我们可以看到微博明显高于QQ和WeChat。原因之一是微博是其中之一当今移动用户的主要信息来源，因此一般来说，他们花费的时间和流量都比较长通过QQ和WeChat与朋友聊天。

从BHSA每时间段（图10）可以看出，WeChat自从BHSA是最大的，更像是一个工作工具工作时间比其他时期。而QQ和微博更多喜欢闲暇时间的应用。

由持续时间引起的一个有趣的现象而在不同时期的每次使用流量就是这两个时间持续时间和交通在夜间的睡眠时间达到峰值为所有三项服务。

参考

[1] 3GPP RP-120256, RAN Meeting #55, Work Item Description: LTERAN Enhancements for Diverse Data Applications (EDDA), Mar. 2012
[2] 3GPP TR 36.822, LTE RAN enhancements for diverse data applications,Sept. 2012
[3] Huawei, HiSilicon, R2-115239: Analysis on Instant Message traffic,3GPP TSG RAN WG2 Meeting #75bis, 2011
[4] Samsung, R2-115432: Analysis of cause of frequent keep-alivemessages, 3GPP TSG RAN WG2 Meeting #75bis, 2011
[5] Chinese Internet Network Information Center (CNNIC), the 34thStatistical reports on the Chinese Internet development, July 2014.
[6] Chinese Internet Network Information Center (CNNIC), An investigation report on the Chinese Mobile Internet, Aug. 2014.
[7] R. Pries, F. Wamser, D. Staehle, et. al., Traffic Measurement and Analysis of a Broadband Wireless Internet Access, VTCrsquo;2009lt;

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