基于位置信息的移动对象行为模式分析

发布时间：2017-12-06 00:07

  本文关键词：基于位置信息的移动对象行为模式分析

  更多相关文章： 移动对象 高维稀疏 位置语义 行为模式 人群分类

【摘要】：随着移动设备的普及,GPS定位技术的迅速发展,移动对象使用位置应用服务产生的位置数据呈指数型增长。位置数据中蕴含着丰富的时间、空间信息,通过研究移动对象随时间的空间变化规律,发现移动对象的行为模式,对于对象行为预测、个性化服务推荐等具有重要意义。目前关于行为模式抽取的研究大多将GPS坐标作为轨迹基点,往往不能体现出移动对象的兴趣爱好和移动意图;且由于位置数据的高维特性,直接处理真实GPS坐标会导致行为模式抽取工作繁重。针对以上移动对象行为模式分析还存在的不足,本文着力解决两个问题:高维稀疏性和时序性。本文针对位置数据的特殊性,提出位置语义发现方法,挖掘位置坐标下潜在的地区功能特征,将高维的位置坐标数据映射到低维的位置语义空间。并在位置语义发现方法的基础上,提出了一种基于位置语义和概率的人群分类方法,将对象对位置语义空间的访问概率作为其静态特征向量,应用于人群分类。同时,针对位置数据中包含的时序信息,建立了三条移动轨迹抽取应遵循的约束条件,为不同时间段、不同地理位置距离、不同位置语义的坐标点建立统一且合理的轨迹抽取模式。挖掘移动对象特定时间片的移动轨迹,将其频繁移动的轨迹作为对象行为模式。将行为模式作为移动对象的动态特征,应用到人群分类中。在动态时间规整(Dynamic Time Warping,DTW)算法基础上建立了行为模式相似度计算机制,在移动对象行为模式长度不一致的情况下,计算移动对象间的最大相似度,以此作为人群分类依据。通过人群分类结果,验证静态特征和动态特征的有效性。在采集到的真实位置数据集上的实验表明,位置语义发现方法得到的位置语义能准确说明位置坐标所在地区的功能特征,与其他降维算法相比,具有更高的性能;基于移动对象静态特征的人群分类方法具有良好的F-measure,能有效地判断移动对象类型;行为模式抽取方法得到的移动对象行为模式符合真实日常移动模式,基于移动对象动态特征的人群分类结果表明对象动态特征向量较静态特征向量更适合表征对象特征,应用于人群分类中得到的F-measure值更优。
【学位授予单位】：西南科技大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2017
【分类号】：TN929.5

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本文编号：1256652