【摘 要】
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随着互联网应用的普及,大数据时代下各类互联网应用所产生的关于用户不同类型的信息大量累积,如何从海量数据中有效、快捷地提取出用户深层次信息从而提供更个性化、智能化的服务是亟待解决的问题。在时空数据研究领域也不例外,对海量数据进行高效的挖掘,实现数据到知识的转变是走出当前困境的关键。因此,本文从用户产生的海量时空数据入手,针对用户行为进行深入分析,探索数据挖掘在此方向上的应用,具体对以下内容进行了研究
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随着互联网应用的普及,大数据时代下各类互联网应用所产生的关于用户不同类型的信息大量累积,如何从海量数据中有效、快捷地提取出用户深层次信息从而提供更个性化、智能化的服务是亟待解决的问题。在时空数据研究领域也不例外,对海量数据进行高效的挖掘,实现数据到知识的转变是走出当前困境的关键。因此,本文从用户产生的海量时空数据入手,针对用户行为进行深入分析,探索数据挖掘在此方向上的应用,具体对以下内容进行了研究。第一,以时空数据为起点,分析各类数据的内涵,提出了用于建立目标行为模型的元数据标准,并对目标行为进行了初步建模。第二,对基于时空数据的运动目标语义挖掘展开了研究。作为目标行为模型部分元素的值域填充,结合其他维度的信息对目标意图进行具体化、定量化的表征,运用序列模式挖掘的方法对带有目标意图信息的轨迹进行了挖掘并分析得到了目标的深层次信息。第三,对基于时空语义的运动目标趋势预测展开了研究。该部分是对目标行为模型的应用探索,通过对预测问题内涵的理解,将时空预测上升到趋势预测层面,提出一种基于深度学习的预测模型对目标趋势进行了预测,并结合不同的性能指标与不同的方法进行比较来验证模型的有效性。
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