摘要
随着移动互联网的迅猛发展，移动用户行为分析及预测成为了学术界和工业界共同关注的热点。
新浪微博作为中国最大的社交媒体平台之一，拥有海量的用户数据和丰富的用户行为，为移动用户行为分析及预测提供了理想的研究环境。
本文首先对移动用户行为分析及预测的相关概念进行阐述，包括用户行为分析、数据挖掘、机器学习等。
然后，对国内外在移动用户行为分析及预测领域的研究现状进行综述，涵盖了用户画像构建、用户兴趣预测、用户行为识别等方面。
接着，本文介绍了移动用户行为分析及预测的主要研究方法，包括统计分析方法、机器学习方法、深度学习方法等，并对各种方法的优缺点进行了比较。
最后，本文对移动用户行为分析及预测的未来发展趋势进行了展望，指出该领域的研究方向和挑战。
关键词：移动用户行为分析；用户行为预测；新浪微博；机器学习；深度学习
##1.1移动用户行为分析
移动用户行为分析是指利用各种数据分析技术，对移动用户的行为数据进行收集、处理、分析和挖掘，以发现用户的行为模式、特征和规律，并为企业的决策提供支持。
移动用户行为分析的对象包括用户的基本属性、社交关系、兴趣爱好、位置信息、设备信息、APP使用情况等。
##1.2用户行为预测
用户行为预测是指在对用户历史行为数据进行分析的基础上，利用数据挖掘、机器学习等技术，构建预测模型，对用户未来的行为进行预测。
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