本文選題：移動(dòng)數(shù)據(jù)挖掘 + 移動(dòng)感知��； 參考：《國(guó)防科技大學(xué)學(xué)報(bào)》2017年01期

【摘要】：針對(duì)如何在智能手機(jī)上高效準(zhǔn)確地進(jìn)行用戶日常頻繁行為模式挖掘問(wèn)題展開研究。提出一個(gè)基于智能手機(jī)的用戶日常頻繁行為模式挖掘框架;為了減少用來(lái)挖掘的上下文籃子的數(shù)量、提高挖掘效率,提出一個(gè)動(dòng)態(tài)的滑動(dòng)窗口算法,進(jìn)而提出一個(gè)將上下文出現(xiàn)的頻率和持續(xù)時(shí)間有機(jī)地結(jié)合起來(lái)的加權(quán)模式挖掘算法;在此基礎(chǔ)上,基于為期6周21個(gè)用戶的上下文數(shù)據(jù),對(duì)所提出的挖掘框架和算法進(jìn)行實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證,結(jié)果表明,所提出的框架和頻繁模式挖掘算法可以高效地在資源有限的智能手機(jī)上運(yùn)行,而且能夠挖掘出反映用戶生活方式的日常頻繁行為模式;從兩個(gè)緯度對(duì)用戶日常頻繁行為模式進(jìn)行可視化,以可視化方式對(duì)用戶在不同地方和不同時(shí)段的行為模式進(jìn)行展現(xiàn),從而方便用戶隨時(shí)了解其日常行為模式。
[Abstract]:This paper studies how to mine users' daily frequent behavior patterns efficiently and accurately on smart phones. In order to reduce the number of context baskets and improve mining efficiency, a dynamic sliding window algorithm is proposed. Furthermore, a weighted pattern mining algorithm is proposed, which combines the frequency and duration of context, and based on the context data of 21 users for 6 weeks, a weighted pattern mining algorithm is proposed. The experimental results of the proposed mining framework and algorithm show that the proposed framework and frequent pattern mining algorithm can efficiently run on a smartphone with limited resources. Moreover, it can mine the daily frequent behavior pattern which reflects the user's life style, visualize the user's daily frequent behavior pattern from two latitudes, and display the user's behavior pattern in different places and different periods by visualization. In order to facilitate the user at any time to understand their daily behavior patterns.
【作者單位】： 國(guó)防科技大學(xué)計(jì)算機(jī)學(xué)院;
【基金】：國(guó)家自然科學(xué)基金資助項(xiàng)目(61202117;91118008)
【分類號(hào)】：TP311.13

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9 付曉翠;許盈;車路;;游戲訪問(wèn)模式挖掘的研究與應(yīng)用[J];鄭州大學(xué)學(xué)報(bào)(理學(xué)版);2007年04期

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9 宋國(guó)杰;馬帥;唐世渭;楊冬青;;基于模式挖掘的交通預(yù)測(cè)模型[A];第十九屆全國(guó)數(shù)據(jù)庫(kù)學(xué)術(shù)會(huì)議論文集（技術(shù)報(bào)告篇）[C];2002年

10 夏慶;馬元元;孫志揮;;路徑遍歷模式挖掘方法的改進(jìn)[A];第十六屆全國(guó)數(shù)據(jù)庫(kù)學(xué)術(shù)會(huì)議論文集[C];1999年

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9 江萬(wàn)國(guó);基于領(lǐng)域驅(qū)動(dòng)的空間高效用Co-location模式挖掘[D];云南大學(xué);2016年

10 吳錫宇;基于約束的城市co-location模式挖掘[D];云南大學(xué);2016年

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