基于位置轨迹数据的用户相似性分析OACSTPCD
User Similarity Analysis Based on Location Trajectory Data
随着获取位置信息越来越方便，实时记录用户的移动轨迹成为可能，但是对用户轨迹数据的分析一直停留在轨迹聚类上，而对通过用户的位置轨迹信息分析用户的相似性的研究则较少。为此，提出了分层级多粒度，在不同的邻域半径下密度聚类的方法；改进了传统的聚类算法，探索根据用户的移动轨迹分析用户之间的相似性度量方法。该方法在不同粒度下观察用户访问各个兴趣区域的时长，进而利用向量空间模型（VSM ）计算用户在各个粒度下的相似性，最终以不同权重叠加各粒度下的用户相似性值，…查看全部>>
As location information becomes more convenient ,real-time record the user’s movement becomes possible , but analysis of the data on the user trajectory stay on trajectory clusters ,and analyzing information of user similarity by the user’s trajecctory research is less .This paper presents a hierarchical multi-granularity :under different neighborhood radius density clustering algorithm .The raditional clustering algorithm is improved by explore according to…查看全部>>
贾若然;刘曙光;孙启龙
中国科学院重庆绿色智能技术研究院 重庆 400714中国科学院重庆绿色智能技术研究院 重庆 400714中国科学院重庆绿色智能技术研究院 重庆 400714
信息技术与安全科学
聚类轨迹数据挖掘用户相似性
clusteringtrajectorydata mininguser similarity
《计算机与数字工程》 2016 (8)
1523-1527,5
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