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Pathway prediction using similar users and the N-gram model

机译:使用相似用户和N-gram模型进行路径预测

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摘要

This paper is about our research on user pathway prediction for being applied to a location aware system. In particular, we propose a prediction method based on an jV-gram model with Kneser-Ney smoothing (KNS), originally developed by other researchers for statistical language model smoothing, and introduce the use of the transition information of similar users into KNS. We then verify the performance of the proposed prediction method by comparing it with an existing prediction method and a prediction method based on KNS using all users' information. The comparison result reveals that the proposed method outperforms its counterparts on all performance metrics: precision, recall, F-measure, and CA.
机译:本文是关于我们对用户路径预测的研究,该研究将应用于位置感知系统。特别是,我们提出了一种基于带有Kneser-Ney平滑(KNS)的jV-gram模型的预测方法,该方法最初是由其他研究人员开发的用于统计语言模型平滑的方法,并将类似用户的转换信息引入KNS。然后,通过将其与现有预测方法和使用所有用户信息的基于KNS的预测方法进行比较,来验证所提出的预测方法的性能。比较结果表明,该方法在所有性能指标(精度,查全率,F度量和CA)上均优于同类方法。

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