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基于軌跡數(shù)據(jù)的高校用戶相似性研究及應(yīng)用

發(fā)布時(shí)間:2021-01-06 17:15
  聚類和推薦系統(tǒng)的應(yīng)用需要用戶相似性這一參數(shù),目前有多種方法度量用戶的相似性,基于軌跡數(shù)據(jù)的方法是其中重要方法之一。隨著位置獲取技術(shù)的日益普及,例如GPS和Wi-Fi,大量的用戶軌跡數(shù)據(jù)被獲取,這使得該方法成為當(dāng)前研究的熱點(diǎn)。目前,大部分基于軌跡的用戶相似性研究主要應(yīng)用在社區(qū)網(wǎng)絡(luò)領(lǐng)域,在物理世界的應(yīng)用鮮見報(bào)道。校園網(wǎng)由于其用戶的滲透性和多樣性,是研究無線局域網(wǎng)用戶行為模式的良好平臺(tái)。在上述背景下,本文基于高校場(chǎng)景采集的用戶軌跡數(shù)據(jù),針對(duì)聚類和推薦系統(tǒng)應(yīng)用提出了兩種用戶相似性度量方法。本文主要工作如下:分析并總結(jié)了基于軌跡的用戶相似性的研究現(xiàn)狀,介紹了基于軌跡的相似性度量的常見方法以及聚類技術(shù)、推薦系統(tǒng)技術(shù)。介紹基于真實(shí)高校場(chǎng)景下采集的軌跡數(shù)據(jù)集,并給出軌跡數(shù)據(jù)預(yù)處理的步驟,包括數(shù)據(jù)清理、數(shù)據(jù)集成、數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換。此外,對(duì)數(shù)據(jù)集從多維度挖掘,為后續(xù)研究提供了數(shù)據(jù)支撐。基于L2范數(shù)歸一化Euclid距離(2NN-Euclid距離)的用戶相似性研究。利用用戶出現(xiàn)的地點(diǎn)及持續(xù)時(shí)間構(gòu)建特征向量,提出了2NN-Euclid距離,并基于該距離對(duì)用戶相似性進(jìn)行了研究。通過用戶聚類結(jié)果評(píng)判相似性度量的優(yōu)劣,實(shí)驗(yàn)... 

【文章來源】:華中科技大學(xué)湖北省 211工程院校 985工程院校 教育部直屬院校

【文章頁(yè)數(shù)】:68 頁(yè)

【學(xué)位級(jí)別】:碩士

【部分圖文】:

基于軌跡數(shù)據(jù)的高校用戶相似性研究及應(yīng)用


Wi-Fi探針部署地點(diǎn)分布

流程圖,數(shù)據(jù)預(yù)處理,流程


2017-09-15 22:40:00 14 b0e235c0398a, 2400bae82eb72017-09-15 22:41:00 14 b0e235c0398a為了更好的進(jìn)行高校用戶相似性分析,本文選取 9 月 11 日至 11 月 11 日這兩個(gè)月數(shù)據(jù)異變小、質(zhì)量較高的進(jìn)行分析。在此時(shí)間段內(nèi),共捕獲到 580000 余個(gè)不同 MAC 地址,這些 MAC 地址包含了校內(nèi)教師、研究生、本科生、保衛(wèi)人員,以及校外人員等不同用戶類型。要注意的是,后續(xù)進(jìn)行的數(shù)據(jù)分析并不是利用此處所有的數(shù)據(jù),而是首先進(jìn)行預(yù)處理以保證數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性和有效性。3.2 數(shù)據(jù)預(yù)處理通過 Wi-Fi 探針捕獲的 MAC 數(shù)據(jù)可能包含“臟數(shù)據(jù)”,數(shù)據(jù)預(yù)處理是解決此類問題的可靠方法。圖 3-2 給出了數(shù)據(jù)預(yù)處理的整體流程,數(shù)據(jù)在預(yù)處理過程中經(jīng)歷了一系列步驟:

地址,數(shù)據(jù)清理,網(wǎng)絡(luò)接口控制器,行通信


華 中 科 技 大 學(xué) 碩 士 學(xué) 位 論 文數(shù)據(jù)清理清理是通過填寫缺失值、平滑噪聲數(shù)據(jù)或解決數(shù)據(jù)中的不一致等通過 Wi-Fi 探針捕獲的數(shù)據(jù)中,存在異常 MAC,數(shù)據(jù)預(yù)處理的第值。C 地址是分配給網(wǎng)絡(luò)接口控制器(NIC)的唯一標(biāo)識(shí)符,用于在網(wǎng)行通信。硬件的無線網(wǎng)卡必須具有唯一的 MAC 地址,圖 3-3 給出構(gòu)。

【參考文獻(xiàn)】:
期刊論文
[1]基于慣性傳感器的行人室內(nèi)定位算法研究[J]. 賈浩男,賈瑞才,王博遠(yuǎn).  無線電工程. 2018(08)
[2]基于用戶軌跡數(shù)據(jù)的移動(dòng)推薦系統(tǒng)研究[J]. 孟祥武,李瑞昌,張玉潔,紀(jì)威宇.  軟件學(xué)報(bào). 2018(10)
[3]基于改進(jìn)LCSS的移動(dòng)用戶軌跡相似性查詢算法研究[J]. 陳少權(quán).  移動(dòng)通信. 2017(06)

碩士論文
[1]無線網(wǎng)絡(luò)環(huán)境下用戶行為的社會(huì)性分析[D]. 吳利兵.上海交通大學(xué) 2012



本文編號(hào):2960949

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