基于位置信息的移動(dòng)對(duì)象行為模式分析.pdf

1、隨著移動(dòng)設(shè)備的普及，GPS定位技術(shù)的迅速發(fā)展，移動(dòng)對(duì)象使用位置應(yīng)用服務(wù)產(chǎn)生的位置數(shù)據(jù)呈指數(shù)型增長(zhǎng)。位置數(shù)據(jù)中蘊(yùn)含著豐富的時(shí)間、空間信息，通過(guò)研究移動(dòng)對(duì)象隨時(shí)間的空間變化規(guī)律，發(fā)現(xiàn)移動(dòng)對(duì)象的行為模式，對(duì)于對(duì)象行為預(yù)測(cè)、個(gè)性化服務(wù)推薦等具有重要意義。目前關(guān)于行為模式抽取的研究大多將 GPS坐標(biāo)作為軌跡基點(diǎn)，往往不能體現(xiàn)出移動(dòng)對(duì)象的興趣愛(ài)好和移動(dòng)意圖；且由于位置數(shù)據(jù)的高維特性，直接處理真實(shí)GPS坐標(biāo)會(huì)導(dǎo)致行為模式抽取工作繁重。
　　針對(duì)

2、以上移動(dòng)對(duì)象行為模式分析還存在的不足，本文著力解決兩個(gè)問(wèn)題：高維稀疏性和時(shí)序性。本文針對(duì)位置數(shù)據(jù)的特殊性，提出位置語(yǔ)義發(fā)現(xiàn)方法，挖掘位置坐標(biāo)下潛在的地區(qū)功能特征，將高維的位置坐標(biāo)數(shù)據(jù)映射到低維的位置語(yǔ)義空間。并在位置語(yǔ)義發(fā)現(xiàn)方法的基礎(chǔ)上，提出了一種基于位置語(yǔ)義和概率的人群分類(lèi)方法，將對(duì)象對(duì)位置語(yǔ)義空間的訪問(wèn)概率作為其靜態(tài)特征向量，應(yīng)用于人群分類(lèi)。同時(shí)，針對(duì)位置數(shù)據(jù)中包含的時(shí)序信息，建立了三條移動(dòng)軌跡抽取應(yīng)遵循的約束條件，為不同時(shí)間段、不

3、同地理位置距離、不同位置語(yǔ)義的坐標(biāo)點(diǎn)建立統(tǒng)一且合理的軌跡抽取模式。挖掘移動(dòng)對(duì)象特定時(shí)間片的移動(dòng)軌跡，將其頻繁移動(dòng)的軌跡作為對(duì)象行為模式。將行為模式作為移動(dòng)對(duì)象的動(dòng)態(tài)特征，應(yīng)用到人群分類(lèi)中。在動(dòng)態(tài)時(shí)間規(guī)整（Dynamic Time Warping，DTW）算法基礎(chǔ)上建立了行為模式相似度計(jì)算機(jī)制，在移動(dòng)對(duì)象行為模式長(zhǎng)度不一致的情況下，計(jì)算移動(dòng)對(duì)象間的最大相似度，以此作為人群分類(lèi)依據(jù)。通過(guò)人群分類(lèi)結(jié)果，驗(yàn)證靜態(tài)特征和動(dòng)態(tài)特征的有效性。在采集到