基于时序特征的移动模式挖掘

发布时间：2017-12-13 15:19

  本文关键词：基于时序特征的移动模式挖掘

  更多相关文章： 时空轨迹 移动模式挖掘 时序特征 签到数据 生成模型

【摘要】：定位设备(如GPS)的广泛使用产生了大量时空轨迹,合理地利用这些轨迹数据可以帮助挖掘用户移动模式.本文基于轨迹的时序特征提出一种新的模型来挖掘用户隐含移动模式.考虑到轨迹的特点:(1)位置顺序对于理解用户移动模式很重要;(2)用户的移动模式在不同时间段存在变化,本文提出的方法首先对位置序列进行建模,然后将时间信息加入到模型中.为了验证模型的有效性,本文在Gowalla签到数据集上进行了详细的实验,实验结果表明提出的模型优于传统的LDA模型及T-Bi LDA模型.
【作者单位】： 山东大学计算机学院;
【基金】：国家自然科学基金(批准号:61272092,61572289) 山东省自然科学基金(批准号:ZR2012FZ004,ZR2015FM002) 山东省科技发展计划基金(批准号:2014GGE27178) 国家重点基础研究发展计划(973计划)(批准号:2015CB352500) 泰山学者计划基金资助项目
【分类号】：TP391.1
【正文快照】： 国家自然科学基金(批准号:61272092,61572289)、山东省自然科学基金(批准号:ZR2012FZ004,ZR2015FM002)、山东省科技发展计划基金(批准号:2014GGE27178)、国家重点基础研究发展计划(973计划)(批准号:2015CB352500)和泰山学者计划基金1引言随着全球定位技术的快速发展,获取大量

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本文编号：1285635