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文檔簡介
1、通過GPS設(shè)備,人們可以將自己當(dāng)前的地理坐標(biāo)作為上下文與相應(yīng)的基于位置的服務(wù)(LBS)進(jìn)行交互。隨著支持GPS功能設(shè)備的大量普及,產(chǎn)生了大量GPS軌跡信息,但這些GPS軌跡信息中蘊(yùn)涵的用戶相關(guān)的大量信息并未得到有效的利用,近年來人們漸漸地開始意識到這點(diǎn),進(jìn)行了大量軌跡相關(guān)的研究,然而都還局限于粗粒度的重大興趣點(diǎn)挖掘的研究。
本文提出了一種基于馬爾科夫模型的位置預(yù)測算法—基于用戶相似的軌跡推薦算法。該算法主要分為兩個(gè)主要部分,首
2、先通過用戶-位置交互矩陣得到top-k個(gè)相似用戶,然后查詢每個(gè)用戶的位置狀態(tài)轉(zhuǎn)移矩陣,最終得到top-k個(gè)可能位置。該算法的主要難點(diǎn)在于如何構(gòu)建用戶-位置交互矩陣和用戶位置轉(zhuǎn)移矩陣。針對用戶-位置交互矩陣,本文提出了基于劃分的用戶-位置交互矩陣,即通過對停留區(qū)域(SR)再次聚類來實(shí)現(xiàn)矩陣降維處理。而針對用戶位置狀態(tài)轉(zhuǎn)移矩陣,提前在SR位置歷史的基礎(chǔ)上構(gòu)建一個(gè)SR的圖拓?fù)浣Y(jié)構(gòu),然后在該拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)上提取位置狀態(tài)轉(zhuǎn)移矩陣。由于算法采用基于劃分的
3、用戶-位置交互矩陣,在此基礎(chǔ)上提取出來的用戶特征向量的相似計(jì)算,不僅計(jì)算代價(jià)大大降低,而且可以得到更高質(zhì)量的相似用戶。
盡管用戶相似的軌跡推薦算法具有較好的推薦質(zhì)量,但是該算法并沒有挖掘軌跡之間的深層次的活動(dòng)關(guān)聯(lián)。鑒于此,本文提出基于語義規(guī)則的位置預(yù)測和活動(dòng)推薦算法。為使GPS軌跡信息包含一定的語義信息,本文首先使用改進(jìn)后的停留點(diǎn)定義對停留點(diǎn)進(jìn)行語義擴(kuò)充,從而得到停留點(diǎn)—活動(dòng)(SPA)模型,然后在SPA模型基礎(chǔ)上利用Aprio
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