本文關鍵詞：基于位置信息的移動對象行為模式分析

  更多相關文章： 移動對象 高維稀疏 位置語義 行為模式 人群分類

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

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