检索结果-内蒙古大学图书馆

计算机应用研究 2007年第1期24卷 5-9页

作者：邓维维彭宏郑启伦华南理工大学计算机科学与工程学院广东广州510641

无线网络和移动设备的应用为我们带来巨大的便利,可以随时随地获得信息,同时它也引发了对高效数据流分析工具的需求。移动数据挖掘是在普适环境下的数据流挖掘,从连续的数据流中发现知识。讨论了数据流、数据流管理系统和移动数据挖掘... 详细信息

无线网络和移动设备的应用为我们带来巨大的便利,可以随时随地获得信息,同时它也引发了对高效数据流分析工具的需求。移动数据挖掘是在普适环境下的数据流挖掘,从连续的数据流中发现知识。讨论了数据流、数据流管理系统和移动数据挖掘以及它们的特点,介绍了该领域的一些研究成果,突出了面临的挑战和一些相应的策略,并对这些策略进行了比较,最后展望了这一领域的研究前景。

关键词：移动数据挖掘数据挖掘数据流普适计算

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基于情景感知与移动数据挖掘的行人轨迹预测方法

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无线电通信技术 2023年第4期49卷 606-615页

作者：谢添丞乔少杰张桃吴凌淳冉黎琼于泳李江敏彭钰寒薛骐成都信息工程大学软件工程学院四川成都610225 宜宾学院人工智能与大数据学部四川宜宾644000

移动数据挖掘是智能交通领域中各项应用的研究基础,对于理解复杂的人类行为模式和改善城市规划、交通和公共安全有着巨大的潜力。行人轨迹预测立足于移动数据挖掘,从中发现行人的移动规律,致力于在智能机器人、自动驾驶、智慧旅游等许... 详细信息

移动数据挖掘是智能交通领域中各项应用的研究基础,对于理解复杂的人类行为模式和改善城市规划、交通和公共安全有着巨大的潜力。行人轨迹预测立足于移动数据挖掘,从中发现行人的移动规律,致力于在智能机器人、自动驾驶、智慧旅游等许多现代产业中发挥重要作用。考虑到传统的行人轨迹预测模型仅关注时空数据,没有充分考虑人与环境、人与人之间的相互作用以及情景信息,提出了一种基于空间社会力图神经网络(Spatial Social Force Graph Neural Network,SSF-GNN)的行人轨迹预测模型。SSF-GNN可以处理行人的历史轨迹,并从不同场景中提取特征。利用社会力理论量化了行人的互动和情景感知信息。SSF-GNN融合了行人的社会影响和隐藏状态,可以准确预测连续轨迹点。在两个经典数据集(ETH和UCY)上进行了大量的实验,结果表明SSF-GNN的性能优于当前主流算法。平均位移误差(Average Displacement Error,ADE)相较于对比方法的平均值减小了25.6%,最终位移误差(Final Displacement Error,FDE)减小了15.4%。预测行人在未来3.2 s的轨迹点时,现有对比方法的平均准确率为48.6%,SSF-GNN的准确率显著优于最先进的模型,达到67.7%。

关键词：移动数据挖掘情景感知轨迹预测社会力理论

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一种基于移动数据挖掘和区块链的数据共享方法

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无线电通信技术 2023年第4期49卷 629-639页

作者：蒋宇河乔少杰陈金勇张桃高林林羽丰李庆徐康镭刘晨旭李任杰成都信息工程大学软件工程学院四川成都610225 中国电子科技集团公司第五十四研究所河北石家庄050081 宜宾学院人工智能与大数据学部四川宜宾644000

移动数据挖掘是指对移动设备中大规模数据进行挖掘和分析的过程,获取有用的信息和知识,以支持移动应用和服务的开发和改进。区块链是一种分布式的、去中心化的数据库技术,可以实现在网络中多方之间安全地传输信息、交易资产,不依赖于中... 详细信息

移动数据挖掘是指对移动设备中大规模数据进行挖掘和分析的过程,获取有用的信息和知识,以支持移动应用和服务的开发和改进。区块链是一种分布式的、去中心化的数据库技术,可以实现在网络中多方之间安全地传输信息、交易资产,不依赖于中心化的机构或第三方信任机构。然而,面对复杂的移动数据场景,现有的隐私保护、索引选择等方法存在诸多不足,如无法高效处理大数据量的加解密任务、区块链上数据分布不均、无法有效应对移动设备计算能力不足等问题。针对上述不足,提出一种基于移动数据挖掘和区块链的数据共享方法(A Data Sharing Method for Mobile Data Mining and Blockchain,ADS-MB)。ADS-MB集成了密钥分片共享算法,可有效避免密钥被第三方获取或篡改而导致隐私内容泄露。ADS-MB使用基于SM2的改进算法来加强区块链数据的一致性和安全性,同时支持动态的区块链索引维护。实验结果表明,在真实移动业务数据集和WeiboDataShare数据集上,ADS-MB的性能优于现有的数据分享方法。

关键词：移动数据挖掘区块链数据共享隐私保护索引维护

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MCDS:大规模移动通信数据计算的单机实现

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中国科学技术大学学报 2016年第1期46卷 36-46页

作者：刘志鹏南京邮电大学计算机学院江苏南京210003

移动数据具有数量庞大、类型多样、时效性强和高价值等特点.移动通信数据是一种重要的移动数据,对高效地存储和访问移动通信数据进行研究,并在此基础上更加有效地开展移动数据挖掘的相关研究,具有重大现实意义.当前,使用并行数据挖掘技... 详细信息

移动数据具有数量庞大、类型多样、时效性强和高价值等特点.移动通信数据是一种重要的移动数据,对高效地存储和访问移动通信数据进行研究,并在此基础上更加有效地开展移动数据挖掘的相关研究,具有重大现实意义.当前,使用并行数据挖掘技术进行数据挖掘得到普遍认可,但并行数据挖掘技术需要较高的硬件成本,并行算法代码调试和优化较为困难.为此提出大规模移动通信数据的单机实现MCDS(mobile communication data processing system).MCDS基于GraphChi,改进了数据格式、分片机制、数据分片换入换出机制.实验结果验证了MCDS的有效性,为移动数据挖掘提供了切实可行的实验环境.

关键词：移动数据移动数据挖掘移动通信数据 MCDS

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数据驱动的移动用户行为研究框架与方法分析

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情报科学 2016年第7期34卷 14-20,40页

作者：黄文彬吴家辉徐山川王军北京大学信息管理系北京100871

随着智能设备的高度普及化,移动用户产生了海量移动数据。数据驱动的移动用户行为还原与挖掘,能够为用户提供深度个性化服务,成为数据挖掘的热点之一。相关研究的目的和方法差异较大并缺乏统一的研究框架,本文在2005-2015年间发表在国... 详细信息

随着智能设备的高度普及化,移动用户产生了海量移动数据。数据驱动的移动用户行为还原与挖掘,能够为用户提供深度个性化服务,成为数据挖掘的热点之一。相关研究的目的和方法差异较大并缺乏统一的研究框架,本文在2005-2015年间发表在国内外重要期刊和会议上的相关文献中筛选出近50篇有关键影响的论文,经过系统梳理和分析,建构了数据驱动的移动用户行为研究框架,主要包括：移动数据的类型、移动用户行为模式分析、移动用户画像的建构和移动用户画像的深度应用。并且系统梳理了移动用户行为研究的方法,总结了当前研究的主要难题和研究方向。

关键词：移动数据挖掘移动用户行为分析用户行为模式挖掘

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基于移动定位数据的用户群体划分模型研究

基于移动定位数据的用户群体划分模型研究

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作者：李流溪大连理工大学

学位级别：硕士

随着移动互联网的快速发展,人们越来越多地通过移动设备上网来获取各类生活服务,这些设备记录了大量的带有时间标签的用户定位数据。由于用户的出行通常由其日常活动或兴趣所驱动,留在家里或在工作场所可以被确定为用户的日常活动,除此... 详细信息

随着移动互联网的快速发展,人们越来越多地通过移动设备上网来获取各类生活服务,这些设备记录了大量的带有时间标签的用户定位数据。由于用户的出行通常由其日常活动或兴趣所驱动,留在家里或在工作场所可以被确定为用户的日常活动,除此之外,所访问的其他地点主要受其兴趣影响,如果用户对某一地理位置的访问频次较多,则表明其对该位置的兴趣度也较高,所以通过对这些数据的挖掘可以发现用户的行为习惯和兴趣偏好。本文通过对国内外现有相关研究成果的系统梳理与分析,提出了基于移动定位数据的用户群体划分模型,将具有相似兴趣偏好的用户进行分群归类,从而可以根据群体划分的结果为用户提供基于位置的个性化服务,如位置推荐、朋友推荐、信息推送等。首先,通过对移动设备在用户上网时记录的移动定位数据进行的统计性分析,总结出移动定位数据的四个特征。其次,根据数据的时空异质性、空间聚集效应、稀疏性等特点提出了用户的“兴趣区域”(ROI)的概念,并利用基于密度的空间聚类算法对ROI进行提取。然后,利用高德地图API提取出落入每一个ROI内的所有的“兴趣点”(POI)的类别,并根据数据的语义信息不详的特性,利用TF-IDF的思想为用户的ROI构建特征向量,以此来表示其语义信息。最后,将用户对不同ROI的访问频次作为兴趣度的权重,为每个用户构建“兴趣向量”,并将余弦相似度作为用户之间相似性的度量,利用层次聚类算法将用户划分为具有层次结构的群体。基于真实的移动定位数据开展实验,利用凝聚层次聚类与K-Means对用户进行聚类分析,并将两种聚类结果进行对比。实验结果表明,两种聚类算法得到的聚类结果虽然存在一定的偏差,但是总体来看是一致的,同一用户同时被两种聚类算法划分到同一群体的概率达到85%以上,这也进一步验证了本文所提出的用户群体划分模型的可行性及有效性。

关键词：移动数据挖掘用户群体划分基于位置的服务

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基于手机时空轨迹数据的用户移动模式分析与研究

基于手机时空轨迹数据的用户移动模式分析与研究

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作者：陈晓鹏国防科学技术大学

学位级别：硕士

近年来,智能手机、PDA(Personal Digital Assistant)、可穿戴设备等智能终端集成了越来越多的传感器,这些智能终端的处理性能亦迅速提升,它们都必然集成了GPS(Global Positioning System,全球定位系统),与此同时,卫星定位技术、移动互... 详细信息

近年来,智能手机、PDA(Personal Digital Assistant)、可穿戴设备等智能终端集成了越来越多的传感器,这些智能终端的处理性能亦迅速提升,它们都必然集成了GPS(Global Positioning System,全球定位系统),与此同时,卫星定位技术、移动互联网技术持续发展,因此人们能够使用智能终端更方便地定位自己的移动位置,并由此积累了大量的轨迹数据。如何对这些轨迹数据蕴含的信息进行分析和研究,成为当前移动感知、普适计算、轨迹数据挖掘领域的研究热点。本文针对当前基于轨迹数据对用户进行移动模式挖掘研究中存在的移动周期长度参数需要人为干预,时间序列周期探测方法单一、结果不精确,挖掘的移动模式单一、模式不全面等问题,提出采用PMPM(Periodic Mobility Pattern Mining)三步建模的方法基于启发式数据预处理算法结合轨迹停留点挖掘,自适应探测用户移动轨迹的周期长度,并基于探测得到的周期长度进行用户周期性移动模式挖掘。该方法第一步将轨迹数据聚类得到用户兴趣点集,第二步探测每个兴趣点上用户活动的周期长度,第三步运用频繁模式挖掘算法进行用户的周期性移动模式挖掘。本文最后在公开轨迹数据集Geolife1.2上进行实验验证,证明了使用PMPM基于轨迹数据挖掘移动模式方法的可行性及有效性。本文主要分析和研究了以下几方面的内容:(1)提出了基于启发式的轨迹预处理算法VAPruning,在轨迹数据预处理基础上结合使用停留点挖掘提高了轨迹位置建模效率。针对GPS轨迹数据采集的不均衡性、数据冗余及噪声数据的存在等问题,本文提出的数据预处理算法有效地对轨迹数据进行除杂、过滤,并对轨迹数据进行剪枝处理有效地保留了代表用户移动特性的有意义的轨迹点,提高了位置建模效率。(2)提出了基于傅里叶分析的时间序列分布周期检测模型。本文提出了对时间序列进行周期长度检查的两层模型,基于傅里叶分析结果进行交叉熵验证,提高了周期探测的精度,解决移动模式挖掘中普遍存在的行为周期性参数依赖于人为经验性输入问题。(3)提出了基于序列转换的分类移动模式挖掘方法。本文提出了针对包含经度、纬度、高度、时间戳等信息的多维GPS轨迹序列进行移动序列转换的方法,使用用户兴趣点集替换原始轨迹数据,将GPS轨迹序列转换得到数字标签序列,将多维数据转化为一维数字数据,然后针对数字序列进行数据挖掘,降低了挖掘算法的效率要求,解决了高维数据挖掘组合爆炸问题。

关键词：移动数据挖掘轨迹数据移动行为模式模式挖掘

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用户日常频繁行为模式挖掘

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国防科技大学学报 2017年第1期39卷 74-80页

作者：史殿习李寒杨若松莫晓赟魏菁国防科技大学计算机学院湖南长沙410073

针对如何在智能手机上高效准确地进行用户日常频繁行为模式挖掘问题展开研究。提出一个基于智能手机的用户日常频繁行为模式挖掘框架;为了减少用来挖掘的上下文篮子的数量、提高挖掘效率,提出一个动态的滑动窗口算法,进而提出一个将上... 详细信息

针对如何在智能手机上高效准确地进行用户日常频繁行为模式挖掘问题展开研究。提出一个基于智能手机的用户日常频繁行为模式挖掘框架;为了减少用来挖掘的上下文篮子的数量、提高挖掘效率,提出一个动态的滑动窗口算法,进而提出一个将上下文出现的频率和持续时间有机地结合起来的加权模式挖掘算法;在此基础上,基于为期6周21个用户的上下文数据,对所提出的挖掘框架和算法进行实验验证,结果表明,所提出的框架和频繁模式挖掘算法可以高效地在资源有限的智能手机上运行,而且能够挖掘出反映用户生活方式的日常频繁行为模式;从两个纬度对用户日常频繁行为模式进行可视化,以可视化方式对用户在不同地方和不同时段的行为模式进行展现,从而方便用户随时了解其日常行为模式。

关键词：移动数据挖掘移动感知行为模式

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基于主题模型的城市地块活动语义动态提取

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遥感技术与应用 2023年第3期38卷 649-661页

作者：肖锐郭宇翔李星华自然资源部华南热带亚热带自然资源监测重点实验室广东广州510663 武汉大学遥感信息工程学院湖北武汉430079

随着城市区域的职能日趋复杂化,科学准确地识别城市土地的具体功能类型对于科学城市规划、实现可持续发展具有关键意义。提出了一种时序动态的城市功能区识别方案,以北京市六环内区域作为研究区,利用出租车轨迹数据,采用动态主题模型从... 详细信息

随着城市区域的职能日趋复杂化,科学准确地识别城市土地的具体功能类型对于科学城市规划、实现可持续发展具有关键意义。提出了一种时序动态的城市功能区识别方案,以北京市六环内区域作为研究区,利用出租车轨迹数据,采用动态主题模型从海量出行数据中提取出行模式高发区域,并基于主题模型对城市地块进行聚类,使用POI语义标注聚类结果识别出城市功能区。研究评价了6 a内主题地块分布的变化趋势,探讨了地块活动语义的动态变化情况,结果表明:①动态主题分布具有空间扩散性,地块语义强度分布呈现明显圈层扩张性。②基于出行活动的聚类簇空间边界随时间逐渐与研究区区级行政区划吻合,功能标注结果与区域的具体职能匹配程度较高。③主题变化度高值主要分布在外环区域,且与地块建设用地占比呈负相关关系。该研究表明动态主题模型在出行数据挖掘场景下具有适用性,为时序数据挖掘的应用提供了新的方案参考。

关键词：移动数据挖掘 POI大数据动态主题模型城市功能区识别

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基于终端应用的客户需求预测模型研究及系统实现

基于终端应用的客户需求预测模型研究及系统实现

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作者：徐倩东南大学

学位级别：硕士

随着互联网和通信技术的高速发展,以及国民消费水平的普遍提高,智能终端的普及率正逐年上升。这类设备以高性能、高集成度、低功耗为主要特点,为用户提供数量可观且功能强大的应用程序,从而能满足用户办公、娱乐、生活等多方面的需求。... 详细信息

随着互联网和通信技术的高速发展,以及国民消费水平的普遍提高,智能终端的普及率正逐年上升。这类设备以高性能、高集成度、低功耗为主要特点,为用户提供数量可观且功能强大的应用程序,从而能满足用户办公、娱乐、生活等多方面的需求。智能手机在品牌、价格、外观、性能等各方面提供的选择最为丰富,在智能终端设备中最具有代表性。手机应用覆盖的范围愈来愈广,人们对手机的依赖也愈渐强烈,已远远超出了基本的通讯需求。近年来,手机终端型号快速更新迭代,处理性能上不断超越和提升,价格也被普通民众所接受。现在,人们产生换机需求不再仅仅是因为手机破损,更多的是为追求更好的用户体验,而这体验很大程度上就取决于手机终端上运行应用程序的使用感知。基于此,本文主要研究了基于手机终端应用软件的使用情况来对用户的换机需求进行分析和预测。用户手机终端的应用程序使用情况需要从上网日志中挖掘,而通信运营商不仅具有获取这些日志的天然优势,也有分析用户潜在换机需求的市场动力,即希望在手机终端营销市场上打开新局面,从而在与友商的竞争中保有及发展用户。基于运营商提供的数据信息,论文首先梳理了移动数据挖掘分析研究现状,寻求数据挖掘的参考和依据,继而探讨了如何获取和分析用于数据挖掘的用户上网日志,对日志的规模、用于分析的主要字段、日志数据的统计特征依次进行了介绍。接着,论文中提出了一种时间段-数据包的数据模型,将一天的24小时分割成四个时间段,再将应用程序的使用情况对应到四个时间段上,以建立用户日志属性并进行数据建模。之后,论文对建模的合理性进行了分析验证,并简要分析了用户行为特征。在此分析的基础上,论文研究了两种构建换机行为预测模型的方法,第一种是基于分类器分裂结果提出的无监督过滤排序算法,第二种是基于Cox风险模型的生存分析方法。论文分别对两种算法进行了实现,并给出了两种预测模型的性能。实验结果表明,风险模型在预测的综合准确率上表现最佳。

关键词：时间段-数据包模型换机预测分类模型风险模型移动数据挖掘

来源：评论

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