【摘要】：近年來(lái),隨著移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)、智能硬件和人機(jī)交互技術(shù)的迅速發(fā)展和普及,大量用戶(hù)正在以前所未有的多樣化方式,從不同視角親歷和記錄城市發(fā)展變遷的點(diǎn)滴細(xì)節(jié)。另一方面,各種基于位置的服務(wù)(如百度地圖、Google地圖)為人們的日常生活提供了諸如導(dǎo)航、定位和推薦等多種便利功能,并在不知不覺(jué)中記錄了城市微觀層面的發(fā)展變遷。這些記錄城市演化過(guò)程的移動(dòng)感知數(shù)據(jù)為研究城市發(fā)展提供了全新的機(jī)遇和挑戰(zhàn)。與此同時(shí),伴隨著城市的快速發(fā)展,大量興趣點(diǎn)(簡(jiǎn)稱(chēng)為POI)會(huì)經(jīng)歷新增、穩(wěn)定發(fā)展到最終衰亡的動(dòng)態(tài)演化過(guò)程。換言之,POI作為城市功能的基本組成單元,其興衰演變的過(guò)程,正是城市發(fā)展的微觀縮影。本文開(kāi)展了針對(duì)POI演化預(yù)測(cè)方法的一系列探索性研究。通過(guò)結(jié)合來(lái)自地理信息系統(tǒng)的POI演化數(shù)據(jù)和來(lái)自城市環(huán)境的多源異構(gòu)移動(dòng)感知數(shù)據(jù),從演化建模、生命周期預(yù)測(cè)和演化趨勢(shì)預(yù)測(cè)三個(gè)方面開(kāi)展了研究工作。具體來(lái)說(shuō),本文的主要研究?jī)?nèi)容如下:第一,針對(duì)城市中的POI演化這一客觀存在現(xiàn)象,研究了POI生命周期建模方法,進(jìn)而從POI生命周期以及POI演化趨勢(shì)等形式化手段作為切入點(diǎn),對(duì)城市POI演化模式進(jìn)行了分析研究。針對(duì)POI快照數(shù)據(jù)的碎片化和分布不均問(wèn)題,通過(guò)應(yīng)用時(shí)序分析方法,有效地表征了POI生命周期。并根據(jù)地圖數(shù)據(jù)的時(shí)間依賴(lài)性,對(duì)POI生命周期狀態(tài)進(jìn)行了形式化定義。與此同時(shí),利用測(cè)度理論,提出了POI流行度聯(lián)合分布的概念,并以此為基礎(chǔ),對(duì)POI演化趨勢(shì)實(shí)現(xiàn)了形式化建模。最后,基于現(xiàn)實(shí)世界的大規(guī)模POI演化數(shù)據(jù),對(duì)特定城市的POI演化模式進(jìn)行了多維度分析。第二,提出一種基于多源異構(gòu)情境信息融合的POI生命周期檢測(cè)方法。具體而言,首先將POI生命周期檢測(cè)問(wèn)題形式化為兩階段預(yù)測(cè)問(wèn)題:通過(guò)對(duì)不同時(shí)間片中的POI生命狀態(tài)進(jìn)行多分類(lèi)預(yù)測(cè),進(jìn)而,利用生命周期估計(jì)算法,實(shí)現(xiàn)對(duì)未知POI的生命周期檢測(cè)。其次,利用城市地理依賴(lài)關(guān)系以及多粒度用戶(hù)移動(dòng)行為模式,對(duì)多源異構(gòu)情境信息進(jìn)行有效融合。特別地,針對(duì)用戶(hù)移動(dòng)行為的多尺度周期性,分別從點(diǎn)域、網(wǎng)格域和基于密度峰值聚類(lèi)算法的城市劃分三個(gè)角度,對(duì)用戶(hù)移動(dòng)行為模式進(jìn)行全面分析。最后,在特定城市的真實(shí)數(shù)據(jù)集上進(jìn)行了大量實(shí)驗(yàn)。實(shí)驗(yàn)結(jié)果從特征提取以及POI生命周期狀態(tài)分類(lèi)等方面,驗(yàn)證了POI生命周期檢測(cè)方法的有效性。第三,通過(guò)對(duì)多類(lèi)別支持向量機(jī)進(jìn)行擴(kuò)展,提出了一種基于多任務(wù)學(xué)習(xí)的POI生命周期狀態(tài)識(shí)別方法。該方法可以在有效利用與城市演化相關(guān)的多維度領(lǐng)域知識(shí)的基礎(chǔ)上,結(jié)合多任務(wù)學(xué)習(xí)方法和稀有類(lèi)別分類(lèi)方法,解決POI生命周期狀態(tài)樣本的不平衡性難題,從而實(shí)現(xiàn)POI生命周期狀態(tài)的有效識(shí)別。接著,通過(guò)利用不同類(lèi)別之間的關(guān)聯(lián),以及綜合考慮不同時(shí)間片之間的依賴(lài)關(guān)系,提出了一種全新的多任務(wù)多類(lèi)別分類(lèi)模型(MMKVM)。特別地,針對(duì)MMKVM模型的優(yōu)化,通過(guò)結(jié)合拉普拉斯正則化、優(yōu)化問(wèn)題的對(duì)偶形以及優(yōu)化問(wèn)題的子空間分解,實(shí)現(xiàn)了一種高效參數(shù)學(xué)習(xí)算法。最后,在特定城市的真實(shí)POI演化數(shù)據(jù)上進(jìn)行了大量實(shí)驗(yàn)。結(jié)果表明,提出的POI生命周期狀態(tài)識(shí)別方法相較于主流(多類(lèi)別)分類(lèi)算法,性能有了明顯的提升。第四,針對(duì)易失性POI(簡(jiǎn)稱(chēng)為vPOI)的演化趨勢(shì)預(yù)測(cè)問(wèn)題,提出了一種基于條件隨機(jī)場(chǎng)(簡(jiǎn)稱(chēng)CRF)理論的vPOI演化趨勢(shì)預(yù)測(cè)方法,從而實(shí)現(xiàn)了POI演化趨勢(shì)的動(dòng)態(tài)預(yù)測(cè)。首先,將vPOI演化趨勢(shì)預(yù)測(cè)問(wèn)題形式化為多元回歸問(wèn)題。其次,考慮到模型的可控性以及城市環(huán)境中移動(dòng)感知數(shù)據(jù)的豐富性,提出了一種動(dòng)態(tài)-連續(xù)CRF模型(DC-CRF)。并通過(guò)考慮輸入與輸出變量的關(guān)聯(lián)關(guān)系以及輸出變量之間的多維度交互關(guān)系,設(shè)計(jì)了多樣化的二次特征函數(shù)族。進(jìn)而,通過(guò)將原問(wèn)題的條件概率分布轉(zhuǎn)化為多元高斯形式,并結(jié)合最大似然估計(jì),實(shí)現(xiàn)了DC-CRF模型的參數(shù)估計(jì)算法。最后,利用采集自Google地圖的POI演化數(shù)據(jù)以及城市信息系統(tǒng)中所產(chǎn)生的豐富領(lǐng)域知識(shí),進(jìn)行了大量實(shí)驗(yàn)。結(jié)果表明,提出的vPOI演化趨勢(shì)預(yù)測(cè)方法,在多種預(yù)測(cè)評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn)中均優(yōu)于主流回歸方法。綜上所述,本文面向現(xiàn)代城市發(fā)展過(guò)程中興趣點(diǎn)的興衰變遷,針對(duì)城市興趣點(diǎn)的生命周期預(yù)測(cè)問(wèn)題,提出了POI生命周期建模、基于多源數(shù)據(jù)融合的POI生命周期檢測(cè)方法、基于多任務(wù)學(xué)習(xí)的POI生命周期狀態(tài)識(shí)別方法以及基于條件隨機(jī)場(chǎng)理論的易失性POI演化趨勢(shì)動(dòng)態(tài)預(yù)測(cè)方法,并通過(guò)理論分析及大規(guī)模實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證了它們的有效性,為研究現(xiàn)代城市的演化發(fā)展理論和智慧城市新型應(yīng)用提供了重要的理論和技術(shù)支撐。
【學(xué)位授予單位】：西北工業(yè)大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：博士
【學(xué)位授予年份】：2018
【分類(lèi)號(hào)】：P208

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6 吳坤t，

本文編號(hào)：2601822