基于用戶偏好的個性化路徑挖掘研究.pdf

1、位置獲取技術(shù)的發(fā)展導(dǎo)致時空數(shù)據(jù)的大量產(chǎn)生，同時對于這些數(shù)據(jù)信息的共享和研究在近幾年越來越受重視。其中，圖片共享成為最流行的Web服務(wù)之一，很多圖片共享網(wǎng)站提供帶有標(biāo)簽或地理標(biāo)記的照片，使得圖片組織更為便捷。人們通過拍照記錄那些吸引他們的事物，形成帶有標(biāo)簽或地理標(biāo)記的照片，這些圖片可提供包括用戶的位置、處于特定位置的時間等豐富的信息。本文基于圖片信息所形成的用戶訪問路線，挖掘用戶的興趣偏好。同時，將大多數(shù)人的路線作為參考，挖掘適合用戶的個

2、性化路徑。
　　為了描述用戶的興趣偏好，本文引入了TF-IDF算法，將單個用戶的路線信息與多個用戶的路線信息進(jìn)行統(tǒng)計對比，從而計算出用戶對各興趣點類別的興趣度。在此基礎(chǔ)上，基于所提取的興趣偏好，結(jié)合路線的頻繁度，定義相應(yīng)的評價函數(shù)，挖掘滿足用戶偏好的路線。并基于已有路網(wǎng)，挖掘出路線中相鄰興趣點間的最短路徑，向用戶進(jìn)行推薦。本文主要貢獻(xiàn)如下：
　　首先，引入TF-IDF算法對用戶的興趣度進(jìn)行提取量化。以路線中的興趣點所屬類別代

3、替興趣點描述路線，并將興趣點類別對于用戶的貢獻(xiàn)度作為用戶對該類別的興趣度。
　　其次，針對路線存儲問題，提出了以路線段為單位的索引結(jié)構(gòu)，降低了空間消耗，提高了路線查詢效率。
　　再次，針對路線的選擇問題，提出了基于用戶興趣度的評價函數(shù)。該評價函數(shù)既考慮了用戶對于興趣點的偏好程度，又考慮了路線的頻繁度，采用此評價函數(shù)能夠挖掘出滿足用戶興趣偏好的路線。
　　最后，針對帶有時間限制的路線推薦問題，提出了動態(tài)路線遞歸算法。在對