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在位置服务领域,用户轨迹在较大程度上体现了用户的日常行为模式,以及个人生活习惯等。利用GPS终端收集用户行为轨迹数据并加以挖掘分析,对于位置服务实现智能化推送有积极作用。用户行为轨迹的停留点分析是轨迹分析的常见手段之一。本研究首先将用户个性化信息,与轨迹点相关的地标名称等语义信息融入常规用户行为轨迹,形成“位置-语义”一体化的用户语义轨迹。然后,过滤原始轨迹错误点,提高数据精度,并在此基础上采用一种新的加权方法计算轨迹停留点坐标。最后,利用停留点坐标结合用户的兴趣、职业等个人信息,在扩充的POI信息库（包含营业时间、优惠信息等）中检索匹配,并智能化匹配出用户停留点周围的POI,主动向用户推送符合个人兴趣或职业需求的POI详情位置服务。 相似文献
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基于手机信令数据的城市小活动空间人群空间分布特征 总被引：1，自引：0，他引：1
小活动空间人群是指日常活动范围较小的居民群体,他们对城市公共资源的需求主要集中在家庭位置附近的区域,分析其活动的时空规律特征,有助于更好地实现城市公共资源的均等化和精准化配置。然而目前研究中对此类人群关注较少,为此,本文提出一种基于手机信令数据的小活动空间人群识别及其空间分布的研究方法。首先识别用户家庭位置和停留点位置,构建基家最大距离指标,度量用户以家庭位置为中心的活动空间范围,并据此筛选小活动空间人群;其次根据用户与家庭位置间的距离信息构建“时间-距离”框架下的用户轨迹,在此基础上构建基于面积的轨迹相似性方法;然后利用逐级合并的层次聚类算法,根据用户轨迹的相似性对其进行聚类,挖掘小活动空间人群中典型活动模式;最后根据用户的家庭位置,进一步分析不同活动模式人群的时空分布特征。本文以上海市手机信令数据为例对该方法进行了测试,结果表明：① “时间-距离”框架下构建的基于面积的轨迹相似性方法,可反映用户基于家庭位置进行活动的时空特征,而逐级合并的层次聚类算法对典型活动模式挖掘的效率有明显提高,有助于研究城市居民的移动模式;② 上海市小活动空间人群分布呈现出圈层结构,主要分布在中心城区,郊区的工厂和大学城以及各区的商业中心附近,在郊区过渡区相对较少。本文提出的方法能够用于分析城市小活动空间人群的时空分布特征,可以为目前各大城市提出建设社区生活圈的决策提供方法支撑。 相似文献
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语义轨迹是时空轨迹和语义信息融合的产物。除了含有时空信息以外,语义轨迹包括移动对象自身的运动状态（如速度、方向）、环境（如气温、空间拓扑关系）和社交关系（如好友关系、社交活动）等多方面信息。挖掘语义轨迹可以深入地发现个体或群体移动行为的意图、习惯、情感等高阶语义内容,从而深层次发现个体或群体移动行为的模式、关系和规律等。因而,相较于时空轨迹,语义轨迹在语义性、解释性、可行性等方面更符合决策分析应用的实践需求,具有更重要的研究意义和应用价值。本文对语义轨迹挖掘的关键技术进行了综述。首先,介绍语义轨迹的基本概念,并且根据语义元素类型的不同总结了4种常见的定义形式。其次,归纳了语义轨迹建模的基本阶段,包括预处理、轨迹分段和语义富化。由于语义轨迹无法像时空轨迹那样从位置感知设备中采集获得,因此语义轨迹是通过建模技术得到的,主要通过将语义信息和时空轨迹相融合生成相应的语义轨迹。然后,介绍语义轨迹挖掘的主要任务,包括语义轨迹模式挖掘、语义轨迹聚类、语义轨迹分类、语义轨迹异常检测等。针对每一项挖掘任务,介绍了有关的基本原理和相关算法,总结了主要的关键技术和挑战。最后,探讨了语义轨迹挖掘现存的研究难点和未来研究方向。从模型定义、语义标注技术、多源数据建模等方面,讨论了语义轨迹建模的重要研究问题;从语义轨迹数据管理、分类和预测、流式数据挖掘、隐私保护、多粒度挖掘、评价方法等方面,探讨了语义轨迹挖掘的未来研究问题。 相似文献
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如何获取大型商场内海量顾客消费行为一直是行为地理学面临的难点问题,而近年来爆发式增长的室内轨迹数据为这一问题解决提供了机遇,但室内轨迹的语义信息缺失、数据质量差等问题给推断顾客消费行为造成了挑战。本研究提出了一种顾及文本-轨迹的商场顾客消费行为轨迹推断框架,无需隐私敏感的顾客消费记录数据,可以获取大量顾客消费行为,该方法通过爬取室内店铺的网络文本,增强室内店铺语义属性,进而实现顾客几何轨迹到语义轨迹的转化提升,并引入了轨迹嵌入特征表示学习方法,捕捉群体轨迹之间的移动特征,综合轨迹移动特征、轨迹语义特征及顾客嵌入特征,通过高维聚类实现了大型商场顾客消费模式的推断。通过某大型商场7045位顾客的真实轨迹进行实验分析,实验结果表明,本文提出的方法与传统特征提取方法相比,聚类结果在轮廓系数上提升最高达69.8%,顾客消费行为提取准确率更高。研究发现,室内顾客移动具有一定楼层倾向性,并且室内空间结构如店铺位置、扶梯位置、功能区划分等,会影响顾客消费模式。本文提出的方法可以有效识别不同消费水平、移动特征的顾客群体,实现顾客消费行为的轨迹推断。 相似文献
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网络环境下,如何让用户快速发现所需数据是地学数据共享平台长期面临的挑战之一。本文基于国家地球系统科学数据共享平台网站服务器日志数据获取用户搜索行为及数据集访问行为,使用聚类算法挖掘用户行为模式,并基于会话聚类 模式开发在线搜索和访问预测算法。在数据预处理阶段,对原始服务器日志数据进行清洗、用户识别、用户会话识别、搜索词提取。在模式挖掘阶段,采用DBSCAN算法对会话进行聚类。考虑到会话向量值的二元性,聚类算法中的距离采用Jaccard距离函数计算。视每个会话聚类包含的搜索词集合为一个文本,所有用户历史搜索词集合为语料库,统计各聚类中搜索词的TF-IDF值。在线搜索推荐,以搜索词检索各聚类中TF-IDF值,返回TF-IDF值最高的搜索词所属聚类,并给出该聚类的高频项目作为推荐。在线访问推荐,则以用户实时访问向量为查询向量,计算该向量与聚类中心的聚类。根据聚类排序,给出距离最近的聚类,并产生该聚类中高频项目作为推荐。实验结果表明基于TF-IDF和聚类的搜索推荐有较高的准确率和召回率,访问推荐效果基于高频统计的推荐有较大提高。研究可得出以下结论：① 地学共享网用户访问和搜索行为体现了专业性的特点,其行为较普通网站用户可预测性更好;② 对于地学数据共享用户行为预测,需明确定义用户行为,并采用合适的距离函数描述行为相似性;③ 通过搜索词TF-IDF值来预测用户数据需求的方法可行,以此产生的推荐可作为搜索结果的补充。本研究可服务于地学领域数据共享平台建设,提高共享服务质量,也可为其他领域科学数据共享提供技术方法借鉴。 相似文献
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基于密度的轨迹时空聚类分析 总被引：1，自引：0，他引：1
通过轨迹聚类分析挖掘物体移动模式的空间分布和时间特征,对于认识运动的形成机制,预测运动的未来发展具有重要的意义。目前,轨迹聚类研究主要关注物体的空间位置变化,时空聚类中时间约束一般只是作为辅助信息,并不真正参与聚类。本文提出基于密度的轨迹时空聚类方法,在聚类过程中同时考虑轨迹包含的时空信息,在空间聚类的基础上提出了轨迹线段时间距离的度量方法和阈值确定原则,对时空邻域密度进行聚类分析,挖掘物体的时空移动模式。实验对南海涡旋轨迹进行时空聚类分析,得到了涡旋典型移动模式的空间分布和时间特征,验证了基于密度的轨迹时空聚类方法的有效性。加入时间约束后,移动通道主要发生缩短、分裂和消失的变化。和空间聚类相比,轨迹时空聚类可有效地划分发生在同一位置不同时间的轨迹,得到的聚类结果更加细化,移动模式更加准确,有利于物体的移动模式做更深入的分析。 相似文献
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港口目标识别是海事船舶监管的重中之重,船舶自动识别系统（Automatic Identification System,AIS）所获取的船舶活动信息,可为港口目标识别提供高时相和高精度的船舶航行数据。为了探究AIS数据在港口目标识别中的应用,提出一种基于多源数据和船舶停留轨迹语义建模的港口目标识别方法。通过数据挖掘和语义信息增强构建船舶停留轨迹语义模型,识别船舶港口停留轨迹;建立基于随机森林的船舶停留方式分类模型,分类船舶泊位停留轨迹和船舶锚地停留轨迹,并利用空间逐级合并方法提取港口泊位和港口锚地;综合船舶泊位停留轨迹、道路、海岸线、水深、土地利用与土地覆盖等数据,顾及情景-领域知识实现港口目标识别。基于2017年96 790艘船舶的超8300万条AIS轨迹记录,应用本文方法识别南海研究区的港口目标。实验结果表明,本文方法对于船舶轨迹停留行为总体分类精度为0.9477, Kappa系数为0.8948。提取出南海研究区447个港口区域,与Google Earth影像叠加验证结果表明,提取结果均位于真实的港口影像内,相较于Natural Earth数据集中包含的南海区域24个港口点位,提取结果的完整性大大增强。因此,基于多源数据和船舶停留语义建模的港口目标识别方法对于港口目标识别具有较高的准确性和完整性。此外,该方法提取的港口区域可为基于遥感影像的港口目标识别提供靶区,从而提高大区域甚至全球范围内港口目标动态识别的效率。 相似文献
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研究网络地理信息服务用户的访问行为,有利于了解用户地理信息兴趣、实现按需服务。本文基于全空间信息系统建模的理论,构建用户-访问城市关系网络,研究用户访问的空间聚集性。顾及到关系网络中行为关系强度的表达需要同时考虑用户访问行为、城市关联关系和城市结构,仅用单一的用户访问行为数据会存在偏差,本文提出了基于矩阵分解的数据融合方法,对网络地理信息服务中用户访问数据、城市关联数据以及城市的POI（兴趣点）数据进行融合,表达用户-城市访问关联强度。在此基础上,基于关系网络聚类方法实现用户的聚集模式挖掘。考虑到只以空间距离实现聚类的方法无法兼顾关系网络中用户对不同城市的访问偏好特征,本文在FCM（模糊C均值聚类算法）的基础上以用户对城市的访问概率定义访问偏好提出PFCM算法,同时兼顾关系网络中城市间的空间距离和访问行为关系强度,减小聚类结果的偏差。本研究通过用户访问的空间聚类表达用户访问的空间兴趣偏好,有助于理解用户访问行为与城市之间的相互关系,为网络地理信息服务在数据缓存和提前推送等方面的性能提升提供指引,从而更好的服务于用户访问。 相似文献
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主流地图检索方法多基于元数据文本匹配或图像内容相似度计算，缺乏对用户意图的主动理解，导致检索结果欠佳；而现有意图识别方法无法准确表达与识别复杂地理概念联合约束的地图资源检索需求。为此，本文提出一种顾及地理语义的地图检索意图形式化表达与识别方法，旨在利用相关反馈样本“感知”用户需求，以提升检索精度。该方法通过地理本体约束“意图-子意图-维度分量”模型的构建，实现检索需求的语义化描述；并将意图识别视为组合优化问题，基于最小描述长度准则、顾及地理概念从属关系的样本随机合并策略及贪心搜索实现最优意图识别。实验结果表明，相比基于频繁项集挖掘的RuleGO、决策树的DTHF算法，本文方法具有更高的识别准确度与噪声容忍度；随机合并策略可在不降低识别准确性的情况下有效缩短平均求解耗时；样本增强策略保证算法在样本规模仅为20时仍具有较高识别准确度。该方法可望应用于地理信息门户，提升各类地理信息资源共享与发现的服务品质。 相似文献
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随着地理信息服务应用领域和受众群体的日益广泛,人们对地理信息服务的需求越来越多元化。一方面网络上注册和发布的地理信息服务的数量急剧增长;另一方面人们对如何高效发现兴趣服务、组合兴趣服务以满足兴趣需要却常感到困惑。当前,用户只能通过关键字搜索并结合空间过滤条件查询OGC(Open Geospatial Consortium)的目录服务,来发现所需的数据和服务。用户在受益于目录服务带来的资源搜索便捷的同时,经常受到查全率和查准率不高的困扰。面对日益庞大的服务群,如何自动、快速、准确地发现目标服务,成为影响地理信息服务进一步发展与应用的瓶颈。本文围绕地理信息服务语义标注原理方法与关键技术展开研究,通过引入信息检索技术和语义网技术、语义服务技术,从面向地理信息服务语义标注的本体建模、基于地理概念匹配的语义标注算法、融合相似性度量与包含性推理的语义匹配与服务发现,以及语义标注和服务匹配质量评价方法4个方面进行了深入研究。针对地理概念半自动语义标注新算法、地理信息服务语义发现与匹配方法、服务语义标注和服务匹配质量评价、应用试验等具体研究内容进行了实验设计,并给出了需解决的核心问题,为当前地理信息服务匹配方法提供了新思路。 相似文献
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社交用户的文本具有地理差异性,并且社交关系密切的用户之间居住位置更近,因而文本和社交网络均可用于推断用户常驻位置。现有基于文本和社交网络的用户常驻位置预测方法对文本的位置指示性特征挖掘不充分,而用户文本中地名等位置指示信息却提供了最有用的位置信号。因此,本文提出一种基于地理命名实体识别（GER）和图卷积神经网络（GCN）的社交用户位置预测方法。首先,通过地理命名实体识别方法对用户文本进行过滤以凸显位置指示性特征;其次,基于提及关系和关注与被关注关系抽取社交网络;再次,结合社交网络和用户文本内容,采用基于图卷积神经网络的方法进行用户常驻位置预测;最后,将GER-GCN与GCN以及最新研究成果进行比较,并探究该模型的小样本学习能力及其影响因素。基于Geotext数据集和2个微博数据集的实验表明：① GER文本过滤方法可显著提升用户位置预测精度;② 在所有实验中,GER-GCN的预测精度最高,并在基准数据集GeoText上比最新研究成果提升1%~2%;③ 在最小监督的现实场景中,本文印证了GER-GCN模型的小样本学习能力,并发现社交网络质量对其小样本学习能力起到决定性作用。实验结果验证了GER-GCN方法的先进性,且该方法符合社交媒体现实场景的应用需求。 相似文献
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随着室内定位技术的广泛应用,传感器记录了大量室内移动对象的位置数据,而索引技术作为移动对象数据分析的基础工作也得到越来越多的研究。已有索引技术多是针对室外空间的移动对象,不能支持室内移动对象数据的三维立体性、轨迹的复杂性、随机性等特点,这些索引技术也仅仅关注了移动对象的位置信息,忽略了语义信息,不能有效地支持室内移动对象的管理和分析,并且当面对海量的移动对象数据时,这些架构在传统关系型数据库上的索引都存在性能瓶颈问题。因此,本文提出了面向语义单元的移动对象表达模型,利用语义单元将室内移动对象的位置语义化,设计了SCoII （Semantic Cell Oriented Indoor moving objects Index）索引结构对室内移动对象的历史数据进行索引,能够有效支持语义粒度上的时空范围查询、移动对象语义轨迹查询。索引基于HBase实现,能够适应大规模的并发更新与查询,具有良好的规模扩展性,规避了大数据给传统数据库带来的性能瓶颈问题,实验证明其具有良好的更新和查询性能。该索引的实现方便了基于语义的室内移动对象分析和数据挖掘工作,为今后的分析工作奠定了基础。 相似文献
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室内定位数据记录了用户在室内空间活动的时空轨迹,是研究人群室内行为的重要信息源。室内数据时空耦合、分布复杂,可视化分析可以更好地揭示其规律。然而,与室外数据不同,室内数据具有时空粒度细、定位精度高等特点,与POI之间的空间关系更为明确,其轨迹受到室内设施和空间的制约,出现高维和不规则的特征,而这给室内行为研究提供依据的同时,又给可视化分析带来一定的挑战。现有的可视化方法主要应用于室外定位数据,关注轨迹自身的活动轨迹分析,往往忽略了所经过POI语义信息表达。针对这一问题,首先分析室内空间结构与定位数据的特征,阐述室内空间可视化分析的特殊性;在此基础上,面向室内人群的时空分布、移动模式及相关POI之间的对比、关联分析的需求,细化可视化分析的内容,明确可视化分析与展示的对象,并设计数据结构;从数据结构、可视化方法、展示图件及用户交互4个层次构建时空行为可视化分析模型;基于上述方法,采用WebGIS和WebGL技术综合设计和实现了面向商场定位的商场客流分析系统;最后,通过某一大型商场的用户定位数据进行可视化分析,从而验证了研究成果的正确性和有效性。 相似文献
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商业和工业领域中,室内行人、车辆、机器人的位置信息正逐渐成为人们关注的热点,并随之产生了大量的室内定位技术和方法,如使用无线信号、地磁、超宽带和超声波等方式进行室内定位。然而,目前的这些室内定位方法大多需要额外辅助设备的支撑,增加了定位成本和硬件开销。视觉定位作为一种目前较为流行的定位方式,具有实施成本低、不依赖任何外界辅助设备等优势。其中,构建带有位置标签的图像数据库是视觉定位方法的关键环节,而传统的构建图像数据库方法人力开销大、时耗长。因此,本文提出一种运动恢复结构（SFM）和航位推算结合的视觉定位方法,能够快速构建图像位置数据库、大大降低人力开销。该方法主要包括2个阶段：离线阶段和在线阶段。离线阶段主要实现图像序列位置的自动标注,通过采集行走路线上的手机内置传感器信息和视频信息,提出一种多约束图像匹配方法用于视频图像的连续匹配,将匹配结果用于SFM方法,可以得到相邻图像间的运动角度,使用行人航位推算（PDR）方法标注图像序列的轨迹坐标。在线阶段使用提出的图像匹配方法计算查询图像与数据库影像间的匹配点数量,将匹配点最多的K个数据库影像位置坐标加权平均作为查询图像的定位结果。最后,分别在2种典型的室内环境下进行实验,结果表明本文方法在离线阶段位置标注的平均误差为0.58 m,在线阶段图像匹配定位的误差范围在0.2~1.4 m。 相似文献
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文本蕴含大量地理位置描述信息,有效融合地理关联信息以实现文本的精细定位是地理信息服务的难点。本文提出一种融合土地利用/覆被信息的描述地理位置的细粒度定位方法：在文本描述地理关联信息（地理位置实体、土地利用/覆被实体与空间关系）抽取、土地利用/覆被精细分类与地理位置粗粒度匹配定位的基础上,使用自然语言空间关系近似转换模型,确定地理位置的细粒度定位范围;基于土地利用/覆被实体及其周边精细分类信息,在该范围内检索匹配,确定地理位置的细粒度定位坐标。本文以野生亚洲象活动/肇事监测文本为例开展实验,并用匹配率与位置精度评价定位质量,结果表明：本文方法显著提升了地理位置的细粒度定位质量,实验精确匹配率（81.51%）、位置误差距离的均值（65.97 m）及其≤50 m的比例（70.50%）均优于国内主流在线地理编码与地名检索服务结合空间关系或其单独使用结果。该方法有助于完善地理位置定位方法体系、提升地理信息空间化质量,并可服务于野生动物活动/肇事监测预警等精细定位任务。 相似文献
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随着信息通讯技术的发展,手机成为人类日常生活不可缺少的一部分,人类活动逐渐从现实空间延伸至网络空间,在移动互联网时代,网络空间的上网行为与现实空间的出行行为密不可分。当前个体出行行为预测建模较少考虑上网行为与出行行为间的关系,本文提出一种融合上网行为特征的手机用户停留行为预测模型,通过时空约束定义手机用户的停留行为,在考虑个体出行行为时空偏好的同时,融合手机用户使用的APP组合、上网流量、上网次数等上网行为特征以及天气信息等外部特征,从时间、空间的角度进行特征交叉,构建从特征到模型均具有高可解释性的手机用户停留行为预测模型。实验证明：本文模型预测准确率为80.31%,且在融合上网行为特征、天气等外部因素后,比仅使用个体出行特征进行手机用户停留行为预测提升了12.08%。 相似文献