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《基于語義停留點(diǎn)的用戶行為特征模型的構(gòu)建研究》由會(huì)員上傳分享，免費(fèi)在線閱讀，更多相關(guān)內(nèi)容在學(xué)術(shù)論文-天天文庫。
1、分類號(hào)：單位代碼：１０１４０密級(jí)：公開學(xué)號(hào)：４０３１５３１９２２？ＬＩＡＯＮＩＮＧＵＮＩＶＥＲＳＩＴＹ碩士學(xué)位論文ＴＨＥＳＩＳＦＯＲＭＡＳＴＥＲＤＥＧＲＥＥ）基于語義停留點(diǎn)的用戶行為特征模型論文題目：的構(gòu)建研允ＲｅｓｅａｒｃｈｏｎｔｈｅＣｏｎｓｔｒｕｃｔｉｏｎｏｆＵｓｅｒＢｅｈａｖｉｏｒ英文題目：ＣｈａｒａｃｔｅｒｉｓｔｉｃＭｏｄｅｌＢａｓｅｄｏｎＳｅｍａｎｔｉｃＳｔａＰｏｉｎｔｙ論文作者：李春廷指導(dǎo)教師：陳廷偉教授專業(yè)：軟件工程完成時(shí)間二○一八年
2、五月：申請(qǐng)遼寧大學(xué)碩士學(xué)位論文基于語義停留點(diǎn)的用戶行為特征模型的構(gòu)建研究ResearchontheConstructionofUserBehaviorCharacteristicModelBasedonSemanticStayPoint作者：李春廷指導(dǎo)教師：陳廷偉教授專業(yè)：軟件工程答辯時(shí)間：2018年5月24日二○一八年五月·中國遼寧摘要摘要隨著智能移動(dòng)設(shè)備的發(fā)展和普及，以及定位技術(shù)的不斷完善和發(fā)展，人們?cè)谌粘Ｉ钪械腉PS軌跡可以比較容易獲取并記錄下來。GPS軌跡數(shù)據(jù)中包含了大量有意義的數(shù)據(jù)，能夠真實(shí)地反映出用戶在現(xiàn)實(shí)世界中的活
3、動(dòng)軌跡，并且能夠展現(xiàn)用戶的出行模式和社會(huì)屬性等信息，因此對(duì)用戶GPS軌跡的研究是一個(gè)比較熱門的研究方向。大多數(shù)研究通過分析用戶GPS軌跡中的停留點(diǎn)來獲取到用戶的信息，但是都沒有將語義信息添加進(jìn)去，因此，本文以用戶軌跡出發(fā)點(diǎn)，提出一種基于時(shí)間和語義的停留點(diǎn)提取算法，將語義信息融合到停留點(diǎn)中從而獲取到用戶的語義停留點(diǎn)，然后在語義停留點(diǎn)的基礎(chǔ)上進(jìn)一步分析用戶的行為，獲取用戶的行為特征項(xiàng)，最終建立基于語義停留點(diǎn)的用戶行為特征模型。具體地，所做工作如下：一、針對(duì)其他聚類算法在獲取停留點(diǎn)的過程中沒有考慮時(shí)間和語義的因素的情況下，提出一種基于語義和
4、時(shí)間的停留點(diǎn)提取算法HST-OPTICS。該算法通過增加時(shí)間因素來提高獲取停留點(diǎn)的準(zhǔn)確性，然后通過停留點(diǎn)的數(shù)據(jù)點(diǎn)集合獲取到停留時(shí)間、日期類型和地圖標(biāo)注等語義信息。二、利用HST-OPTICS算法得到的用戶的語義停留點(diǎn)，構(gòu)建出基于語義停留點(diǎn)的用戶行為特征模型。在用戶語義停留點(diǎn)的基礎(chǔ)上對(duì)用戶行為進(jìn)行分析，獲取用戶的行為特征項(xiàng)，然后利用層次分析法和TF-IDF方法計(jì)算出用戶每個(gè)行為特征項(xiàng)的權(quán)重，最后根據(jù)行為特征項(xiàng)及每個(gè)行為特征項(xiàng)的權(quán)重建立起用戶的行為特征模型。三、提出一種用戶模型的更新算法。用戶模型建立后不是一成不變的，受到時(shí)間和興趣等因素
5、的影響，用戶行為特征會(huì)隨著語義停留點(diǎn)的改變而發(fā)生衍變，針對(duì)這些因素的影響，在遺忘規(guī)律曲線和LRU算法的基礎(chǔ)之上提出一種用戶行為特征模型的更新算法。通過驗(yàn)證實(shí)驗(yàn)，證明了本文提出的基于時(shí)間和語義的停留點(diǎn)提取算法能夠比較準(zhǔn)確的獲取到用戶的停留點(diǎn)以及停留點(diǎn)的語義信息；通過分析構(gòu)建的基于語義停留點(diǎn)的用戶行為特征模型能夠較好的表現(xiàn)出用戶的日常行為特征。關(guān)鍵詞：用戶軌跡，語義停留點(diǎn)，用戶模型，行為特征，聚類算法ⅠAbstractAbstractWiththedevelopmentandpopularizationofsmartmobiledevic
6、esandthecontinuousimprovementanddevelopmentofpositioningtechnology,theGPStrajectoryofpeopleindailylifecanbeeasilyobtainedandrecorded.GPStrajectorydatacontainsalargenumberofmeaningfuldata,cantrulyreflecttheuserintherealworldactivitiestrajectory,andtheabilitytoshowtheuser
7、theinformationsuchasthetravelmodeandsocialattribute,sothestudyofuserGPStrajectoryisapopularresearchdirection.Mostoftheresearchbyanalyzingtheuser'sGPStrajectorystaypointtogettotheuser'sinformation,butdidn'taddsemanticinformation,therefore,thisarticletakestheusertrajector
8、ystartingpoint,putforwardakindofstaypointextractionalgorithmbasedontimeandsemantics,thesemanticinformationfusi
