一种基于移动周期模型的个人重要地点推断方法

马春来; 单洪; 牛钊; 朱立新

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一种基于移动周期模型的个人重要地点推断方法

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提出了一种针对LBS(Location Based Services)目标用户的个人重要地点推断方法.该方法采用基于位置熵的剪枝预处理策略,该策略以位置熵为参考依据,对周期性不强的数据进行剔除,保证了数据的可靠性;采用EM(Expectation Maximization)算法对PMM(Periodic Mobility Model)模型参数进行估计,实现了对目标用户个人重要地点的推断.以Geolife及Reality Mining数据集为例进行实验.结果表明:在合理的参数取值条件下,相比于其他推断方法,该方法具有较高的准确率及较低的参数估计误差,对目标用户家庭位置及工作地点的推断具有一定参考意义.

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来源
《上海交通大学学报》 |2016年第7期|1082-1086|共6页
作者
马春来; 单洪; 牛钊; 朱立新;
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作者单位

电子工程学院;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类安全保密;
关键词
基于位置的服务; 重要地点推断; 移动周期模型; 期望极大法;

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