本文關(guān)鍵詞：軌跡預(yù)測與意圖挖掘問題研究　出處：《山東大學(xué)》2016年博士論文　論文類型：學(xué)位論文

  更多相關(guān)文章： 時(shí)空軌跡挖掘 下一個(gè)位置預(yù)測 馬爾科夫模型 軌跡意圖 生成模型

【摘要】：隨著定位設(shè)備和視頻捕捉設(shè)備的廣泛應(yīng)用,時(shí)空軌跡數(shù)據(jù)的獲得變得越來越便捷。例如,人們在社交網(wǎng)站(如Foursquare)上和朋友們分享自己的位置,這就產(chǎn)生了大量的簽到數(shù)據(jù)。又如,車輛會被城市道路上的交通監(jiān)控?cái)z像機(jī)所捕捉,隨后利用光學(xué)字符識別技術(shù)被處理成結(jié)構(gòu)化的記錄。簽到數(shù)據(jù)和車輛通行數(shù)據(jù)都是典型的時(shí)空軌跡數(shù)據(jù),他們都包含對象、位置以及時(shí)間三種屬性。這些數(shù)據(jù)蘊(yùn)含著巨大的價(jià)值,在城市計(jì)算、路徑規(guī)劃、位置預(yù)測等領(lǐng)域出現(xiàn)了大量的成果。本文針對時(shí)空軌跡挖掘領(lǐng)域的相關(guān)問題進(jìn)行了深入的研究。首先,基于用戶的歷史軌跡研究下一個(gè)位置預(yù)測問題。在實(shí)際應(yīng)用中,提前知曉用戶的下一個(gè)位置,可以給用戶推薦更合理的駕駛路線以及給用戶推薦將要到達(dá)位置的廣告信息。為了進(jìn)行下一個(gè)位置預(yù)測,首先提出了全局馬爾科夫模型(GMM)和個(gè)人馬爾科夫模型(PMM)。GMM利用用戶所有的軌跡發(fā)現(xiàn)集體移動模式；PMM利用每個(gè)用戶自己的軌跡發(fā)現(xiàn)個(gè)人移動模式。這兩個(gè)模型通過線性回歸組合起來產(chǎn)生最后的預(yù)測器(NLPMM)。此外,由于時(shí)間因素對用戶的移動模式有影響,我們尋求在模型中加入時(shí)間因素以提高預(yù)測的準(zhǔn)確性。我們提出了三種方法來聚類不同時(shí)間段中的軌跡,并訓(xùn)練了更加細(xì)化的模型來預(yù)測下一個(gè)位置。進(jìn)一步地,本文提出了融合用戶相似度和軌跡相似度的馬爾科夫模型(objectTra-MM)來預(yù)測下一個(gè)位置。objectTra-MM由兩個(gè)模型組成：基于用戶相似度聚類的馬爾科夫模型(object-MM)和基于軌跡相似度聚類的馬爾科夫模型(tra-MM)。object-MM分析了對象的空間位置特性,并且將具有相似特性的對象進(jìn)行聚類。對于每個(gè)類,object-MM利用類中對象的軌跡訓(xùn)練變階馬爾科夫模型。tra-MM基于給定的相似度測度對軌跡進(jìn)行聚類,然后利用每個(gè)類中的軌跡訓(xùn)練變階馬爾科夫模型。最后,本文探究了軌跡背后隱含的意圖來更好地理解人們的移動模式。為此,我們提出了一種新的概率模型-(Intention of Movement:IoM)來建模軌跡的生成過程。IoM是基于三種重要的現(xiàn)象提出的：(1)軌跡的隱含意圖是由軌跡中的位置序列展示的：(2)不同的用戶通常有不同的意圖；(3)軌跡存在周期性并且在不同的時(shí)間段也是不同的。因此,我們通過挖掘位置序列、對象以及時(shí)間來發(fā)現(xiàn)一條軌跡的隱含意圖。為了完整性,我們也提出了只考慮部分屬性的簡化版模型。最后,我們在兩個(gè)真實(shí)的數(shù)據(jù)集上進(jìn)行了大量實(shí)驗(yàn),實(shí)驗(yàn)結(jié)果驗(yàn)證了IoM的有效性。
[Abstract]:With the wide application of positioning equipment and video capture equipment, spatio-temporal trajectory data acquisition becomes more and more convenient. For example, people on social networking sites (such as Foursquare) and friends to share their location, which has a large amount of data. In another example, the vehicle will be traffic surveillance cameras on the road of the city capture, then using optical character recognition is processed into structured records. Attendance data and traffic data are typical of trajectory data, they all contain objects, location and time of the three kinds of attributes. These data contains a huge value in the city, calculation, path planning, location prediction areas such as the emergence of a large number of the results of this paper. The spatio-temporal trajectory is studied. Firstly, the issues related to mining, prediction of the history of the user's next location problem based on Application in practical. In advance know the user's next location, can recommend more reasonable driving route and recommended to the user will arrive in advertising information position. In order to predict the next position, first proposed the global Markoff model (GMM) and Markoff (PMM.GMM) model using all of the user's trajectory found collective mobile mode; PMM using each user's own personal mobile trajectory found mode. The two models by linear regression combined to produce the final predictor (NLPMM). In addition, because of the time factor on the user's mobile effect model, we seek to join the time factor in the model to improve the prediction accuracy of our proposed. Three methods of clustering in different period trajectory, and training a more refined model to predict the next position. Further, this paper presents a fusion of user similarity Markoff model and trajectory similarity (objectTra-MM) to predict the next position of.ObjectTra-MM consist of two models: the Markoff model of user similarity based clustering (object-MM) and the Markoff model trajectory similarity clustering based on.Object-MM (tra-MM) analysis of the spatial feature of object, and the object will have similar characteristics for each cluster. Class, using the object-MM class object trajectory training variable order Markoff model.Tra-MM similarity measure for clustering based on the given trajectory, and then use each class in the training trajectory of variable order Markoff model. Finally, this paper explores the path behind the intention to better understand the moving mode of people. Therefore, we propose a a new probability model (Intention of Movement:IoM).IoM generation process modeling trajectory is based on three kinds of heavy Put forward to the phenomenon: (1) the trajectory implied intention was demonstrated by the trajectory position sequence: (2) different users usually have different intention; (3) the presence of periodic trajectories and in different time periods is different. Therefore, we dug through position sequence, object and time find a path implied intentions. For completeness, we also propose a simplified version of the model only consider some attributes. Finally, we conducted extensive experiments on two real datasets. The experimental results verify the effectiveness of the IoM.

【學(xué)位授予單位】：山東大學(xué)
【學(xué)位級別】：博士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號】：TP311.13

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本文編號：1379376