本文關(guān)鍵詞：基于位置信息的移動(dòng)對(duì)象行為模式分析

  更多相關(guān)文章： 移動(dòng)對(duì)象 高維稀疏 位置語義 行為模式 人群分類

【摘要】：隨著移動(dòng)設(shè)備的普及,GPS定位技術(shù)的迅速發(fā)展,移動(dòng)對(duì)象使用位置應(yīng)用服務(wù)產(chǎn)生的位置數(shù)據(jù)呈指數(shù)型增長。位置數(shù)據(jù)中蘊(yùn)含著豐富的時(shí)間、空間信息,通過研究移動(dòng)對(duì)象隨時(shí)間的空間變化規(guī)律,發(fā)現(xiàn)移動(dòng)對(duì)象的行為模式,對(duì)于對(duì)象行為預(yù)測(cè)、個(gè)性化服務(wù)推薦等具有重要意義。目前關(guān)于行為模式抽取的研究大多將GPS坐標(biāo)作為軌跡基點(diǎn),往往不能體現(xiàn)出移動(dòng)對(duì)象的興趣愛好和移動(dòng)意圖;且由于位置數(shù)據(jù)的高維特性,直接處理真實(shí)GPS坐標(biāo)會(huì)導(dǎo)致行為模式抽取工作繁重。針對(duì)以上移動(dòng)對(duì)象行為模式分析還存在的不足,本文著力解決兩個(gè)問題:高維稀疏性和時(shí)序性。本文針對(duì)位置數(shù)據(jù)的特殊性,提出位置語義發(fā)現(xiàn)方法,挖掘位置坐標(biāo)下潛在的地區(qū)功能特征,將高維的位置坐標(biāo)數(shù)據(jù)映射到低維的位置語義空間。并在位置語義發(fā)現(xiàn)方法的基礎(chǔ)上,提出了一種基于位置語義和概率的人群分類方法,將對(duì)象對(duì)位置語義空間的訪問概率作為其靜態(tài)特征向量,應(yīng)用于人群分類。同時(shí),針對(duì)位置數(shù)據(jù)中包含的時(shí)序信息,建立了三條移動(dòng)軌跡抽取應(yīng)遵循的約束條件,為不同時(shí)間段、不同地理位置距離、不同位置語義的坐標(biāo)點(diǎn)建立統(tǒng)一且合理的軌跡抽取模式。挖掘移動(dòng)對(duì)象特定時(shí)間片的移動(dòng)軌跡,將其頻繁移動(dòng)的軌跡作為對(duì)象行為模式。將行為模式作為移動(dòng)對(duì)象的動(dòng)態(tài)特征,應(yīng)用到人群分類中。在動(dòng)態(tài)時(shí)間規(guī)整(Dynamic Time Warping,DTW)算法基礎(chǔ)上建立了行為模式相似度計(jì)算機(jī)制,在移動(dòng)對(duì)象行為模式長度不一致的情況下,計(jì)算移動(dòng)對(duì)象間的最大相似度,以此作為人群分類依據(jù)。通過人群分類結(jié)果,驗(yàn)證靜態(tài)特征和動(dòng)態(tài)特征的有效性。在采集到的真實(shí)位置數(shù)據(jù)集上的實(shí)驗(yàn)表明,位置語義發(fā)現(xiàn)方法得到的位置語義能準(zhǔn)確說明位置坐標(biāo)所在地區(qū)的功能特征,與其他降維算法相比,具有更高的性能;基于移動(dòng)對(duì)象靜態(tài)特征的人群分類方法具有良好的F-measure,能有效地判斷移動(dòng)對(duì)象類型;行為模式抽取方法得到的移動(dòng)對(duì)象行為模式符合真實(shí)日常移動(dòng)模式,基于移動(dòng)對(duì)象動(dòng)態(tài)特征的人群分類結(jié)果表明對(duì)象動(dòng)態(tài)特征向量較靜態(tài)特征向量更適合表征對(duì)象特征,應(yīng)用于人群分類中得到的F-measure值更優(yōu)。
【學(xué)位授予單位】：西南科技大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2017
【分類號(hào)】：TN929.5

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