【摘 要】
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随着移动信息技术的迅速发展,智能终端为人们的出行提供了极大的便利,同时也积累了大量的移动轨迹数据,这些数据包含了时间、空间、用户行为以及用户关系等信息。因此,利用大规模移动轨迹数据进行数据分析与挖掘研究,逐渐成为研究人员关注的热点。本文以表示学习理论为指导,以移动轨迹数据为基础,研究如何将移动轨迹数据的多种特征融合到表示学习方法中,进行位置与用户的向量化表示,从而实现重要位置发现、位置预测和用户预
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随着移动信息技术的迅速发展,智能终端为人们的出行提供了极大的便利,同时也积累了大量的移动轨迹数据,这些数据包含了时间、空间、用户行为以及用户关系等信息。因此,利用大规模移动轨迹数据进行数据分析与挖掘研究,逐渐成为研究人员关注的热点。本文以表示学习理论为指导,以移动轨迹数据为基础,研究如何将移动轨迹数据的多种特征融合到表示学习方法中,进行位置与用户的向量化表示,从而实现重要位置发现、位置预测和用户预测。具体研究内容包括以下几个方面:(1)提出了一种融合多种特征的位置和用户表示方法。该方法通过融合多种特征对位置和用户进行表示模型的构建。在位置表示中,主要利用了 Word Embedding的理论方法,融合时间和空间特征,进行位置向量的训练。首先将所有位置划分到不同的区域内;其次把划分后的区域映射成Hierarchical Softmax所用到的二叉树结构,并计算每个位置所对应的条件概率;最后利用随机梯度上升法训练位置向量。在用户表示中,利用网络表示学习理论,实现了用户行为特征和用户关系特征的向量化表示。首先基于用户对位置的访问行为,构造每个位置对应的用户访问序列,利用CBOW模型对用户序列进行表示;然后基于用户之间的邻接关系,利用网络表示学习的相关方法,对关系序列进行表示,得到用户向量。(2)提出了一种融合用户表示模型和用户网络结构分析的重要位置发现方法。该方法首先构建融合用户空间行为因素的用户向量表示模型,利用词嵌入方法对用户的行为轨迹特征进行向量化表示;其次通过对用户向量相似度的计算,构建体现用户行为相似性的用户关系网络;然后根据网络结构特征度量方法,提取访问位置上的核心用户;最终通过核心用户的访问行为预测识别重要位置。该方法作为位置数据融合表示学习的研究应用,验证了用户表示能够更好地理解位置数据,对重要位置发现的效果有明显提升,为后续轨迹数据研究奠定基础。(3)提出了一种基于表示向量相似度的位置与用户预测分析方法。该方法利用潜在高维空间中向量之间的关系来衡量位置与用户的相似性。首先根据用户是否存在最近访问位置定义相似度计算方法;其次利用向量取最大值与求和等两种计算方式进行对比分析;最后对比不同的研究方法进行实验分析。实验结果表明,融合多种特征的表示学习方法对位置序列的学习效果明显优于传统的表示学习方法,同时验证了利用位置表示与用户表示相结合的计算方法对位置及用户预测的结果有明显提升。
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