【摘 要】
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随着移动互联网的快速发展、移动智能终端的普及化,移动智能终端产品在给用户带来便利的同时也获取大量的用户原始数据。这些原始数据蕴含着移动用户的兴趣偏好、运动轨迹和
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随着移动互联网的快速发展、移动智能终端的普及化,移动智能终端产品在给用户带来便利的同时也获取大量的用户原始数据。这些原始数据蕴含着移动用户的兴趣偏好、运动轨迹和行为模式等信息,具有很大的挖掘价值。本课题主要研究基于情景语义LBS的个性化推荐,重点研究用户运动轨迹数据的预处理和用户运动轨迹特征的提取,最后开发了一个推荐系统,主要做了以下工作:(1)本文依据运动轨迹点之间的全局关联性,提出了一种基于条件随机场(Conditional Random Fields,简称CRF)的运动轨迹缺失值填补方法,此方法根据运动轨迹的实际情况,对条件随机场中的特征函数进行了恰当的定义,同时利用拟牛顿法训练模型,使用维特比算法求出预测值。实验结果表明,该方法一定程度上提高了预测的精确性。(2)本文根据用户移动轨迹的历史记录,用语义地点替代了传统的二维坐标系下所表示的地点,把用户所访问地点间的先后顺序作为用户移动轨迹的特征,用深度置信网络(Deep Belief Network,简称DBNs)将其提取。通过实验,验证了该方法在实际执行过程中的可行性以及特征提取结果的准确性。(3)本文设计了一个个性化推荐系统,对系统部分模块的工作流程和功能进行了详细阐述。
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