本文關(guān)鍵詞：隨機(jī)森林改進(jìn)算法在LBS用戶(hù)社會(huì)關(guān)系推斷中的應(yīng)用

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【摘要】：根據(jù)LBS用戶(hù)位置信息對(duì)用戶(hù)社會(huì)關(guān)系進(jìn)行推斷,是基于位置大數(shù)據(jù)的情報(bào)挖掘領(lǐng)域中的一個(gè)新興問(wèn)題,可為群體發(fā)現(xiàn)及社團(tuán)劃分提供信息支撐.本文以時(shí)空共現(xiàn)理論為依據(jù),對(duì)時(shí)空共現(xiàn)區(qū)的4類(lèi)特征進(jìn)行了選擇、歸納及優(yōu)化.針對(duì)隨機(jī)森林難以對(duì)高維且含有冗余特征的數(shù)據(jù)進(jìn)行分類(lèi)的問(wèn)題,提出一種基于特征空間分區(qū)采樣策略的隨機(jī)森林算法.該算法以Fisher比對(duì)特征的重要程度進(jìn)行度量,并以此為依據(jù)對(duì)特征子空間分區(qū),然后按比例進(jìn)行采樣,最后構(gòu)造隨機(jī)森林.這一改進(jìn)有效避免了隨機(jī)采樣法構(gòu)造特征子空間時(shí)容易引入噪聲的問(wèn)題.實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,相比于標(biāo)準(zhǔn)的隨機(jī)森林算法,改進(jìn)算法在對(duì)具有高維、冗余特征的數(shù)據(jù)分類(lèi)中更為有效,更加適合應(yīng)用于對(duì)LBS用戶(hù)社會(huì)關(guān)系的推斷.
【作者單位】： 電子工程學(xué)院;通信信息控制和安全技術(shù)重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室;
【關(guān)鍵詞】： 基于位置的服務(wù) 時(shí)空共現(xiàn) 隨機(jī)森林 分區(qū)采樣 社會(huì)關(guān)系推斷
【基金】：國(guó)防重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室基金項(xiàng)目(9140C130104)資助
【分類(lèi)號(hào)】：TP311.13;TP391.3
【正文快照】： 1引言移動(dòng)通信、互聯(lián)網(wǎng)、GNSS(Global Navigation Satellite Sys-tem)等技術(shù)的普及,極大地促進(jìn)了LBS的發(fā)展[1],從而產(chǎn)生了越來(lái)越多的位置大數(shù)據(jù).人類(lèi)的時(shí)空信息隱含著其行為模式和生活習(xí)慣[2,3],因此,合理地使用時(shí)空數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)可對(duì)該類(lèi)數(shù)據(jù)進(jìn)行有效的知識(shí)發(fā)現(xiàn)及價(jià)值提取[4].

【相似文獻(xiàn)】

中國(guó)期刊全文數(shù)據(jù)庫(kù) 前10條

1 劉足華;熊惠霖;;基于隨機(jī)森林的目標(biāo)檢測(cè)與定位[J];計(jì)算機(jī)工程;2012年13期

2 董師師;黃哲學(xué);;隨機(jī)森林理論淺析[J];集成技術(shù);2013年01期

3 陳姝;彭小寧;;基于粒子濾波和在線(xiàn)隨機(jī)森林分類(lèi)的目標(biāo)跟蹤[J];江蘇大學(xué)學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版);2014年02期

4 王麗婷;丁曉青;方馳;;基于隨機(jī)森林的人臉關(guān)鍵點(diǎn)精確定位方法[J];清華大學(xué)學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版);2009年04期

5 李建更;高志坤;;隨機(jī)森林針對(duì)小樣本數(shù)據(jù)類(lèi)權(quán)重設(shè)置[J];計(jì)算機(jī)工程與應(yīng)用;2009年26期

6 吳華芹;;基于訓(xùn)練集劃分的隨機(jī)森林算法[J];科技通報(bào);2013年10期

7 程光;王貴錦;何禮;林行剛;;人體姿勢(shì)估計(jì)中隨機(jī)森林訓(xùn)練算法的并行化[J];計(jì)算機(jī)應(yīng)用研究;2014年05期

8 于延;王建華;;基于云計(jì)算平臺(tái)的隨機(jī)森林算法的研究與實(shí)現(xiàn)[J];科技通報(bào);2013年04期

9 劉永春;宋弘;;基于隨機(jī)森林的乳腺腫瘤診斷研究[J];電視技術(shù);2014年15期

10 楊帆;林琛;周綺鳳;符長(zhǎng)虹;羅林開(kāi);;基于隨機(jī)森林的潛在k近鄰算法及其在基因表達(dá)數(shù)據(jù)分類(lèi)中的應(yīng)用[J];系統(tǒng)工程理論與實(shí)踐;2012年04期

中國(guó)重要會(huì)議論文全文數(shù)據(jù)庫(kù) 前2條

1 謝程利;王金橋;盧漢清;;核森林及其在目標(biāo)檢測(cè)中的應(yīng)用[A];第六屆和諧人機(jī)環(huán)境聯(lián)合學(xué)術(shù)會(huì)議（HHME2010)、第19屆全國(guó)多媒體學(xué)術(shù)會(huì)議（NCMT2010）、第6屆全國(guó)人機(jī)交互學(xué)術(shù)會(huì)議（CHCI2010）、第5屆全國(guó)普適計(jì)算學(xué)術(shù)會(huì)議（PCC2010）論文集[C];2010年

2 武曉巖;方慶偉;;基因表達(dá)數(shù)據(jù)分析的隨機(jī)森林方法及算法改進(jìn)[A];黑龍江省第十次統(tǒng)計(jì)科學(xué)討論會(huì)論文集[C];2008年

中國(guó)碩士學(xué)位論文全文數(shù)據(jù)庫(kù) 前10條

1 賀捷;隨機(jī)森林在文本分類(lèi)中的應(yīng)用[D];華南理工大學(xué);2015年

2 張文婷;交通環(huán)境下基于改進(jìn)霍夫森林的目標(biāo)檢測(cè)與跟蹤[D];華南理工大學(xué);2015年

3 王宇恒;推薦系統(tǒng)中隨機(jī)森林算法的優(yōu)化與應(yīng)用[D];浙江大學(xué);2016年

4 張玉桃;旅客社會(huì)網(wǎng)絡(luò)中的家庭出行預(yù)測(cè)及其行為特征分析[D];北京交通大學(xué);2016年

5 張興;基于Spark大數(shù)據(jù)平臺(tái)的火電廠(chǎng)節(jié)能分析[D];太原理工大學(xué);2016年

6 楊麗;音頻場(chǎng)景分析與識(shí)別方法研究[D];南京大學(xué);2013年

7 魯奉軍;基于隨機(jī)森林算法的目標(biāo)檢測(cè)與動(dòng)作識(shí)別方法研究[D];吉林大學(xué);2016年

8 吳敏;融合多特征的產(chǎn)品垃圾評(píng)論識(shí)別[D];福州大學(xué);2012年

9 鐘龍申;隨機(jī)森林算法處理不平衡數(shù)據(jù)的改進(jìn)及其并行化[D];廣東工業(yè)大學(xué);2016年

10 胡太祥;大規(guī)模圖像標(biāo)注方法研究[D];華中科技大學(xué);2014年

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本文編號(hào)：849070