本文選題：軌跡挖掘 + 行為預(yù)測��； 參考：《北京郵電大學(xué)》2017年碩士論文

【摘要】：近年來,隨著移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的迅猛發(fā)展和智能移動(dòng)終端的普及,各種豐富多彩的智能移動(dòng)應(yīng)用和服務(wù)正在呈現(xiàn)爆炸性增長的態(tài)勢,逐漸成為人們?nèi)粘Ｉ畹囊徊糠�。與此同時(shí),這些移動(dòng)應(yīng)用與業(yè)務(wù)產(chǎn)生了海量的與位置相關(guān)的交互數(shù)據(jù)與商務(wù)數(shù)據(jù)等,如何對這些海量數(shù)據(jù)進(jìn)行數(shù)據(jù)挖掘,沙里淘金,提取出有價(jià)值的信息,已經(jīng)成為當(dāng)下的研究熱點(diǎn)�；贕PS數(shù)據(jù)的用戶軌跡挖掘與用戶行為預(yù)測研究,具有很多的應(yīng)用場景。針對單個(gè)用戶來說,通過對用戶歷史軌跡數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)挖掘、機(jī)器學(xué)習(xí),可以總結(jié)預(yù)測用戶興趣、職業(yè)、行為習(xí)慣等信息,然后為用戶提供個(gè)性化推送式的服務(wù),如智能旅游向?qū)�、位置提醒服�?wù)、音樂推薦、精準(zhǔn)廣告推送等等;針對用戶人群來說,通過對人群數(shù)據(jù)的建模學(xué)習(xí),可以獲取地區(qū)的熱門景點(diǎn)、熱門飯店、熱門活動(dòng)以及不同用戶之間的人脈關(guān)系等,這對智能城市規(guī)劃、智能交通、熱門活動(dòng)監(jiān)控等具有很大應(yīng)用價(jià)值�，F(xiàn)有的位置服務(wù)大多直接使用用戶提供的數(shù)據(jù),缺乏對用戶軌跡數(shù)據(jù)的深層次挖掘研究,無法獲取單個(gè)用戶的行為習(xí)慣與用戶人群的流動(dòng)傾向,提供有針對性的個(gè)性化服務(wù),本文主要是基于用戶的移動(dòng)軌跡數(shù)據(jù),結(jié)合地理信息數(shù)據(jù),深入地研究了如何聚類提取單個(gè)用戶或用戶群體的興趣點(diǎn),如何提取、矯正用戶移動(dòng)軌跡,如何基于位置對用戶的行為習(xí)慣進(jìn)行建模預(yù)測等內(nèi)容,借鑒國內(nèi)外先進(jìn)的研究成果,提出了基于密度聚類的興趣點(diǎn)聚類算法、基于流式的興趣點(diǎn)聚類算法,基于路網(wǎng)匹配的路徑提取與矯正算法以及基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的用戶位置行為預(yù)測算法。通過具體的實(shí)驗(yàn)分析,本論文提出的算法方案具有很好的可靠性、準(zhǔn)確性與創(chuàng)新性。
[Abstract]:In recent years, with the rapid development of mobile Internet technology and the popularity of intelligent mobile terminals, a variety of colorful intelligent mobile applications and services are showing an explosive growth trend, and gradually become a part of people's daily life. At the same time, these mobile applications and business have produced massive interactive data and business data related to location, etc. Has become the current research hotspot. The research of user trajectory mining and user behavior prediction based on GPS data has many application scenarios. For a single user, through the data mining and machine learning of the user's historical track data, we can sum up and predict the user's interest, occupation, behavior habits and other information, and then provide personalized push service for the user. Such as intelligent travel guide, location remind service, music recommendation, accurate advertising push and so on; for users, through the modeling of crowd data learning, you can get the hot spots in the area, hot hotels, The popular activities and the relationships between different users have great application value for intelligent city planning, intelligent transportation, monitoring of popular activities and so on. Most of the existing location services directly use the data provided by users, lack of deep mining research on user trajectory data, unable to obtain individual users' behavior habits and user mobility tendency, and provide targeted personalized services. This paper is mainly based on the user's mobile trajectory data, combined with geographic information data, in-depth research on how to cluster to extract individual users or user groups of interest points, how to extract, correct the user mobile trajectory, How to model and predict the behavior habits of users based on location, and draw lessons from the advanced research results at home and abroad, this paper puts forward the clustering algorithm of points of interest based on density clustering, and the clustering algorithm of points of interest based on flow. The path extraction and correction algorithm based on road network matching and the prediction algorithm of user's position behavior based on BP neural network model. Through the experimental analysis, the algorithm proposed in this paper has good reliability, accuracy and innovation.
【學(xué)位授予單位】：北京郵電大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2017
【分類號】：P228.4;TP311.13

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本文編號：1808020