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基于LCS的用户时空行为兴趣相似性计算方法
外文标题:Computing user similarity of spatio-temporal behaviour and interests based on LCS
文献类型:期刊
作者:李晓静[1]  张晓滨[2]  
机构:[1]西安工程大学计算机科学学院
[2]西安工程大学计算机科学学院
年:2013
期刊名称:计算机工程与应用
期:20
页码范围:251-254
增刊:正刊
收录情况:中国科技核心期刊  CSCD  
所属部门:计算机科学学院
重要成果类型:重要期刊
语言:中文
ISSN:1002-8331
人气指数:1831
浏览次数:1827
基金:教育部春晖计划项目(No.Z2009-1-71001)。
关键词:用户相似性;轨迹相似性;最长公共子序列;时空挖掘
摘要:移动用户的位置轨迹中蕴含着用户的运动规律,行为模式等丰富的信息。重点关注用户轨迹中的停留区域,从轨迹间共同停留区域的时空重叠中挖掘用户行为兴趣的相似性,提出一种基于最长公共子序列的用户时空行为兴趣相似性计算方法。提取轨迹中的停留区域,利用最小包围盒技术描述轨迹中的停留区域,结合最长公共子序列算法提出一种基于最长公共子包围盒长度的用户相似性计算方法。实验收集60个志愿者6周的真实时空轨迹数据来评价该方法,实验结果表明该方法具有较高的准确率。
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