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	基于位置轨迹数据的用户相似性分析
	贾若然; 刘曙光; 孙启龙
	2016-08-20
摘要	随着获取位置信息越来越方便,实时记录用户的移动轨迹成为可能,但是对用户轨迹数据的分析一直停留在轨迹聚类上,而对通过用户的位置轨迹信息分析用户的相似性的研究则较少。为此,提出了分层级多粒度,在不同的邻域半径下密度聚类的方法;改进了传统的聚类算法,探索根据用户的移动轨迹分析用户之间的相似性度量方法。该方法在不同粒度下观察用户访问各个兴趣区域的时长,进而利用向量空间模型(VSM)计算用户在各个粒度下的相似性,最终以不同权重叠加各粒度下的用户相似性值,得出用户在地理空间行为上的相似性。基于真实用户数据的实验结果表明,该方法能有效识别出访问地理位置相似的用户。
关键词	聚类 轨迹 数据挖掘 用户相似性
发表期刊	计算机与数字工程
期号	8页码:1523-1527
语种	中文