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基于深度表示模型的移动模式挖掘

         
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针对时空轨迹中位置顺序和时间对于理解用户移动模式的重要性,提出了一种新的用户轨迹深度表示模型.该模型考虑到时空轨迹的特点:1)不同的位置顺序表示不同的移动模式;2)轨迹有周期性并且在不同的时间段有变化.首先,将两个连续的位置点组合成位置序列;然后,将位置序列和对应的时间块组合成时间位置序列,作为描述轨迹特征的基本单位;最后,利用深度表示模型为每个序列训练特征向量.为了验证深度表示模型的有效性,设计实验将时间位置序列向量应用到用户移动模式发现中,并利用Gowalla签到数据集进行了实验评测.实验结果显示提出的模型能够发现“上班”“购物”等明确的模式,而Word2Vec很难发现有意义的移动模式.

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