基于RFID位置语义的室内移动轨迹聚类算法

面向室内空间的移动轨迹聚类有利于发现室内热点和用户移动模式.针对室内环境在定位技术、距离度量等方面的特殊性,充分考虑室内移动轨迹的空间和语义特征,提出一种基于无线射频识别(radio frequency identi-fication,RFID)位置语义的室内移动轨迹聚类方法.该方法对原始轨迹提取特征点,可简化轨迹以降低算法时间复杂度;从空间形状和位置语义2个方面加权计算轨迹相似度,其中,空间相似度通过定义适用于室内三维空间的距离函数来计算,语义相似度计算基于最长公共子序列思想,并引入移动对象在轨迹点的到达时间和停留时间;利用线性表存储轨迹相似度,采用改进的层次聚类方法对移动轨迹进行聚类.实验结果表明,该方法能够有效地进行室内轨迹聚类并具有较高的效率.     

基于并行模式挖掘和路径匹配的用户位置预测

为了提高移动用户位置预测的精度,提出了基于并行模式挖掘和路径匹配的移动用户位置预测方法,对传统的FP-GROWTH算法作了并行化处理,优化了节点负载分配方法,在Spark平台下挖掘用户移动频繁模式.改进了基于索引的路径相似度算法,提出基于路径最短距离的相斥度算法,提高了对轨迹数据缺失的适用性.在真实的用户轨迹数据集上实验表明,提出的基于轨迹相斥度预测方法相比马尔可夫模型和卡尔曼滤波模型拥有更高的预测精度,预测精确度平均提升7%左右.     

基于泛在位置数据的城市道路网精细建模

为解决当前城市道路网自动提取方法难以同时对道路几何、拓扑、语义进行精细建模的问题,提出一种基于泛在位置数据的城市道路网一体化精细建模方法。首先,利用轨迹转向角热点分析方法提取道路交叉口区域,对交叉口和路段进行分治;然后,识别道路交叉口的出、入口点,分别采用低频轨迹聚类和交叉口连通性分析方法,识别交叉口的转向模式,并对路段轨迹进行分类,在此基础上对道路网几何、拓扑结构进行精细建模;最后,利用自然语言处理和地图匹配技术,利用位置文本数据和车辆轨迹数据提取道路名称和平均速度等信息,实现道路网几何、拓扑、语义精细建模。研究结果表明:本文方法能够用于快速获取城市道路网几何、拓扑、语义信息并精细建模。     

基于室内定位技术的图书馆推荐算法

为解决图书馆推荐系统存在的数据稀疏性问题,帮助读者选择感兴趣的图书,提出基于室内定位的图书馆推荐算法.该算法使用室内定位技术,以书架为定位单元,根据读者在图书馆的活动轨迹,获得读者兴趣偏好,将偏好信息引入基于用户的协同过滤算法,发现兴趣相似读者,进行推荐.实验结果表明,此算法能有效解决图书馆推荐系统中数据稀疏性问题,为读者提供位置相关的个性化图书推荐.     

时空轨迹频繁模式挖掘研究进展

时空轨迹频繁模式挖掘旨在从大规模轨迹数据中发现频繁时序模式,其过程主要包括数据处理和频繁行为发现2个阶段。综述了近年时空轨迹频繁模式挖掘的研究进展,首先对挖掘的过程进行概述;然后将挖掘算法按照轨迹维度特征分为基于位置的轨迹频繁模式挖掘、基于活动周期的轨迹频繁模式挖掘和基于语义的轨迹频繁模式挖掘3类,并分别展开论述;最后讨论了这些算法的基本思想和优缺点,并从挖掘方式、适用范围等方面进行对比分析。     

基于深度学习和主题模型的短文本分类方法

为了解决短文本的语义稀疏和特征信息难以提取问题,本文提出了一种基于深度学习的短文本分类方法.首先通过增加自注意机制的双向BiLSTM通道获取短文本特征词向量,引入外部CN-DBpedia知识库KBs来深度挖掘短文本语义,解决语义稀疏问题.其次通过BTM主题模型在短文本数据集上提取主体信息,为了得到准确的词向量拼接引入了超参数δ.最终将所得的特征词向量以及知识向量运用语义余弦相似度计算并拼接向量,将得到的拼接结果与主题信息通过Softmax分类器中进行分类.在中国微博情感分析数据集、产品评价数据集、中文新闻标题数据集、Sogou新闻数据集上进行实验.与TextCNN、TextRNN、TextRNN＿Att、BiLSTM-MP、KPCNN算法相比,分类准确性有一定提高.     

基于本地差分隐私的Wi-Fi指纹定位隐私保护方法

针对当前位置隐私保护中遭遇的背景知识攻击,服务器不可靠等原因所造成的问题,在Wi-Fi指纹定位技术的基础上,结合RAPPOR算法,提出了一种满足本地差分隐私的室内位置隐私保护方法.该方法通过参考点的无线电信号特征来划分位室内环境的区域,使得用户数据满足RAPPOR算法的输入,最后将扰动向量作为输出发送到服务器端.在真实数据集上的实验也表明,该方案在保证位置隐私的前提下也能得到不错的数据效用性.     

基于语义关联性特征融合的大数据挖掘方法

提出一种基于语义关联性特征融合的大数据挖掘算法.对云存储大数据分布式信息流进行高维相空间重构,在重构的相空间中提取大数据的语义关联维特征量,以提取的特征量为测试集进行自适应学习训练.采用模糊C均值算法进行大数据语义关联特征的稀疏性融合和聚类处理,在聚类中心实现对挖掘目标数据的指向性聚敛,输出数据挖掘结果,并采用特征压缩器进行降维处理,降低计算开销.仿真结果表明,采用该方法进行大数据挖掘的特征提取准确性较好,挖掘数据的聚类能力较强,在实时性和准确性方面具有优势.     

结合地点类别和社交网络的兴趣点推荐

随着互联网和全球定位技术的高速发展,基于位置的社交网络(location-based social network)不断涌现,鼓励用户通过签到的形式发布个人动态并实时分享地理位置。海量的签到数据为挖掘用户偏好提供了机会,有利于提供基于位置的服务,如兴趣点(point of interest)推荐。兴趣点推荐旨在通过分析用户历史出行记录来得到用户的位置偏好,从而在未来为用户推荐新的地点,同时也能帮助广告商精准地投放用户感兴趣的广告。地点类别往往能够精准地提炼出位置的上下文语义,而现有的兴趣点研究大多都直接去计算用户对地点的偏好,没有有效地结合类别信息。通过对社交网站Yelp的公开数据集进行分析,发现相比访问共同的地点,朋友之间更容易访问相同的类别。因此,考虑朋友间地点类别偏好关系比直接考虑用户间项目偏好的关系更为合适。文中提出一种结合地点类别和社交网络的兴趣点推荐算法CSRS,先从用户历史签到记录获取用户地点类别偏好,然后考虑朋友间的类别偏好差异性。在Yelp数据集上的实验结果表明,与其他算法相比,文中提出的算法在准确率和召回率指标上都取得了更好的结果。     

基于轨迹聚类的热点路径分析方法

随着智能终端、移动定位、无线通信等技术的快速发展,在交通、物流等应用领域,大量受路网约束的轨迹数据得以收集.利用轨迹数据分析热点路径,可以在时空和语义特征不变的前提下反映移动对象的运动和行为模式.在提取道路交叉点的基础上,引入轨迹的停留点语义,并将两者共同作为特征点进行轨迹划分,在轨迹聚类的基础上进行子轨迹权重分析,从...     

基于深度文本摘要的开源软件缺陷挖掘研究

软件缺陷（Software Defeat/Bug）对于用户体验影响巨大，针对软件缺陷的快速定位与修复是软件工程领域一项重要研究内容。开源软件构建过程中会产生大量软件相关文本，为结合自然语言处理技术进行软件缺陷定位提供了可能。相关研究主要结合信息抽取工具对软件相关文本进行挖掘，对于文本相关的语义信息考虑较少。文章将预训练语言模型引入软件缺陷报告挖掘研究中以增强软件相关文本的语义理解，在分析开源软件文本特点基础上，提出一种基于预训练自然语言模型的深度文本摘要模型。在Summary DataSet(SDS)、Authorship DataSet(ADS)数据集上进行实验，结果表明本文提出的模型可达到约72%(ADS)准确率，与文本摘要常用基线模型相比有10%以上提升。     

集间两级语义互补的小样本语义分割

现有的小样本语义分割模型通常只提取单一级别的语义特征,然而由于小样本数据的样本量少、各级语义特征具有不同属性等原因,提取单一级别语义特征的网络模型很难在保证分割能力的同时兼具泛化性.针对该问题,提出了一种集间两级语义互补的小样本语义分割方法 .该方法使用具有强类别特征的支持集高级语义特征对具备泛化性的查询集中级语义特征加权,在增强查询集各目标类别特征的同时保留查询集中级语义特征的泛化能力;另外,该模型通过最大化支持集潜在语义信息、为查询集构建非参数学习的先验信息等方式增强两集信息之间的交互性以获得更丰富的判别信息.该方法在PASCAL-5i数据集上进行仿真实验,mIoU值在1-shot和5-shot两类设置上分别能达到45.3%和48.8%,其结果超越部分先进主流的小样本语义分割算法,且网络模型的参数量也控制在可以接受的范围之内.     

室内空间定位方法研究综述

随着物联网技术、智能移动终端技术、移动计算技术的飞速发展,当今社会对室内定位服务的需求也日益强烈,传统的卫星定位、基站定位等室外定位技术已不能适应当今社会的应用需求。因此,在当今时代背景下,开展室内空间定位技术的研究、推进室内空间定位技术的行业应用对于社会的智能化发展与进步具有十分重要的意义。鉴于此,首先概述了超宽带定位、蓝牙定位、超声波定位等主流室内定位技术以及测距和非测距两类室内空间定位算法;而后,论述了室内空间定位技术在公共安全、人资物资管理、智能交通、室内定位服务、大数据关联分析以及社交网络等典型场景中的应用研究现状;最后,探讨了现阶段室内空间定位技术发展所面临的挑战,并对未来的主要研究方向进行了展望。     

基于本体的数据挖掘在CRM决策分析中的应用研究(英文)

电子商务客户关系管理中,实现基于语义层面上的挖掘是提高用户数据挖掘质量的一个关键性问题,本文融合了本体和数据挖掘技术,提出了基于本体的数据挖掘决策分析模型,利用基于本体的数据挖掘方法从语义层面上实现了对用户数据的挖掘,实现了用户数据的高效率和高精度挖掘,并根据挖掘结果进行决策分析,根据分析结果为用户提供基于RSS聚合的个性化服务.     

移动通信网络环境下的用户运动模式挖掘

为解决移动用户运动规律获取问题,提出了一种在移动通信网络(GSM)环境下,从用户低层基站位置信息中提取出运动模式的方法.针对基站连接的振荡、重叠等问题,该方法对原始基站位置数据进行分段、窗口化、分组和聚类处理,并将原始基站位置数据表示为聚类序列.采用关联规则挖掘算法从聚类序列中提取出用户运动模式.最后,基于真实基站位置...     

一种移动社交网络的协同定位隐私保护方法

基于位置服务的移动社交网络中用户分享携带位置和好友标签的信息,不仅会影响用户位置隐私也会泄漏好友的位置信息,从而导致基于协同定位信息攻击的位置隐私泄露问题.为此,文中提出了一种防御协同定位信息攻击的位置隐私保护方法,设计了基于用户与好友线上交互的关系强度计算方法,给出了关系强度与位置隐私保护需求的关联和量化方法,实现了一种基于协同定位信息隐藏和时间调整(CCTA)的位置隐私保护算法.在推特数据集上的实验结果表明,文中方法能满足用户位置隐私保护需求,且保护效果最佳.     

基于视频图像的建筑室内空间数据矢量化提取方法

为提高建筑室内空间规划能力,需对建筑室内空间数据进行矢量化提取。为此,提出基于视频图像的建筑室内空间数据矢量化提取方法。设计建筑室内空间视频图像采集模型和空间装饰特征点边缘特征检测模型,采用分块检测方法重构建筑室内空间视频图像区域,结合RGB特征分解方法进行建筑室内空间数据矢量化分割,提取建筑室内空间视频图像的模糊度匹配特征量,通过分块模板匹配实现建筑室内空间数据矢量化提取。仿真结果表明,采用该方法进行建筑室内空间数据矢量化提取的准确性较高,图像的分辨能力较好,提高了建筑室内空间数据矢量化分割和装饰特征量的检测能力。     

基于用户移动行为相似性聚类的Markov位置预测

由于采集点丢失或出现新用户等原因,GPS轨迹数据往往具有稀疏性,使得基于单个用户数据的位置预测准确率较低.针对这种情况,提出了基于移动行为相似性和用户聚类的Markov位置预测方法.首先,基于Voronoi图和原始GPS轨迹进行区域划分,位置预测基于区域轨迹进行;其次,提出了同时考虑用户转移特性和用户区域特性的移动行为相似性计算方法;再次,根据移动行为相似性对用户进行聚类,并在聚类的用户组上采用一阶Markov模型进行位置预测,提高了位置预测的准确性.真实GPS轨迹数据上的实验表明了所提出方法的有效性.     

一种基于关联规则挖掘的IP定位方法

针对IP定位数据库如何及时更新IP定位数据并同时保证其定位准确率和覆盖率的问题,提出一种基于关联规则挖掘的IP定位方法(IPGEL).首先,结合traceroute网络测量数据和已有IP定位数据库中IP定位数据,获取关联规则挖掘的路由路径数据集.其次,利用国内互联网分层结构的路由特性和关联规则挖掘,在对路由路径数据集进行数据分析的基础上对数据集内的IP分类并定位,同时利用马尔可夫模型对数据集外的IP进行补充定位.最后,使用交叉对比验证和地标验证相结合的方法验证IPGEL方法的准确性.结果表明,IPGEL方法在提高IP定位准确率和覆盖率的同时有效提高了已有IP定位数据库的可信度.     

基于GPS轨迹数据的混合多步Markov位置预测

随着移动设备和定位技术的广泛应用,基于位置服务成为研究热点,位置预测是其重要研究内容.基于GPS轨迹数据,对位置预测方法进行研究.Markov模型可以较好地表示时序数据,因此可较好地用于位置建模和预测.在基于Markov建模的位置预测中,1阶Markov模型存在轨迹信息利用不充分、预测准确率低的问题;而多阶Markov模型存在状态空间急剧膨胀的问题.针对这些问题,提出了基于混合多步Markov模型的位置预测方法,在将原始GPS轨迹转化为区域轨迹的基础上,对各多步模型进行融合,提出了基于Adaboost框架的各多步模型影响系数的生成方法,在保证状态空间不变的情况下提高了预测准确性.真实数据集上的实验验证了所提位置预测方法的有效性.