本文關(guān)鍵詞：海量稀疏時空數(shù)據(jù)分析方法及應(yīng)用研究

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【摘要】：隨著共享經(jīng)濟(jì)和物聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用的不斷發(fā)展,逐漸產(chǎn)生了前所未有的時空數(shù)據(jù),如共享單車軌跡、人群流動行為等。時空數(shù)據(jù)的分析,尤其是從海量的時空數(shù)據(jù)中獲取有意義的信息,目前在學(xué)術(shù)界和工業(yè)界獲得了廣泛的研究和應(yīng)用。一方面,時空數(shù)據(jù)分析通常采用特征工程和機(jī)器學(xué)習(xí)等方案。然而,大多數(shù)時空數(shù)據(jù)例如城市數(shù)據(jù),通常具有稀疏性等問題。此外,一部分應(yīng)用對于海量時空數(shù)據(jù)的學(xué)習(xí)能力通常有時效性的要求,然而在分析的實(shí)際過程中通常需要昂貴的物質(zhì)和時間成本。另一方面,時空數(shù)據(jù)的結(jié)構(gòu)化表達(dá)和語義挖掘在構(gòu)建和提升時空數(shù)據(jù)分析模型的可解釋性等方面具有相對的優(yōu)勢,結(jié)合傳統(tǒng)的機(jī)器學(xué)習(xí)框架和結(jié)構(gòu)化的時空知識是進(jìn)一步提升時空數(shù)據(jù)分析的重要途徑之一,存在較大的研究空間。本文主要介紹了針對稀疏、海量和可解釋的時空數(shù)據(jù)分析的若干方法和應(yīng)用。研究的主要內(nèi)容包含五個方面:(1)從社交媒體、物理傳感器等數(shù)據(jù)源獲取時空數(shù)據(jù)并建模,以城市數(shù)據(jù)為例對城市區(qū)域進(jìn)行劃分,利用特征工程和基于語義挖掘的方法提取時空數(shù)據(jù)相關(guān)特征,以幫助解決實(shí)際問題。(2)研究基于多視圖遷移學(xué)習(xí)的訓(xùn)練方法以解決時空數(shù)據(jù)稀疏性問題。(3)提出基于極限學(xué)習(xí)機(jī)的高效海量時空數(shù)據(jù)處理方法以解決在應(yīng)用中遇到的時效性問題。(4)提出一個基于語義挖掘的時空數(shù)據(jù)分析框架。它通過本體建模構(gòu)建結(jié)構(gòu)化時空數(shù)據(jù)表達(dá),利用圖挖掘和特征融合對時空知識進(jìn)行量化,并通過融合機(jī)器學(xué)習(xí)以取得對分析結(jié)果的可解釋性。(5)將以上時空數(shù)據(jù)分析的若干方法應(yīng)用在城市計(jì)算中,即城市內(nèi)澇分析和城市選址分析。
【學(xué)位授予單位】：浙江大學(xué)
【學(xué)位級別】：博士
【學(xué)位授予年份】：2017
【分類號】：P208;TP181

【參考文獻(xiàn)】

中國期刊全文數(shù)據(jù)庫 前5條

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本文編號：1307151