一种基于随机森林的LBS用户社会关系判断方法

发布时间：2017-08-25 05:19

  本文关键词：一种基于随机森林的LBS用户社会关系判断方法

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【摘要】：根据LBS用户位置信息对用户之间是否存在社会关系进行判断,是基于位置大数据的情报挖掘领域中的一个新兴问题,可为群体发现及社团划分提供信息支撑。以时空共现理论为依据,将时空共现区特征归纳为4类,提出了一种基于随机森林的用户社会关系判断方法。该方法包括特征选择和训练分类环节。首先,针对特征空间存在不相关和冗余特征而影响判断性能的问题,提出一种基于Fisher准则和χ2检验的特征选择算法,对无关、冗余特征进行剔除;然后采用随机森林进行分类判断,克服了现有方法训练速度慢、容易过拟合的问题。以LBSN用户Check-in数据为例进行的实验结果表明,该方法能够以较低的计算代价和较高的准确率实现社会关系的判断。
【作者单位】： 电子工程学院;
【关键词】： 基于位置的服务 时空共现 随机森林 社会关系推断
【基金】：国防重点实验室基金资助
【分类号】：TP311.13
【正文快照】： 到稿日期:2015-10-09返修日期:2016-01-25本文受国防重点实验室基金资助。近年来,移动通信、互联网、GNSS(Global Navigation Sa-tellite System)等技术的普及极大地促进了LBS的发展[1],使得用户的历史轨迹信息达到了较大规模。这些信息代表了某种事件或者活动,而这些事件或活

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本文编号：735284