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基于位置轨迹加权网络图的用户行为分析识别算法

毛翔博  齐观德  李石坚  潘纲  
【摘要】:人们的行为通常具有一定的习惯或偏好,从而在时间序列上呈现出一定的规律性。本文提出了一种新的基于位置轨迹加权网络图的用户行为分析与识别算法,该算法通过分析用户移动过程中产生的位置数据,寻找用户行为的规律性。为了提取人们日常活动中包含的关键位置和特征行为,我们首先对位置轨迹做基于加权网络图的建模,然后利用图算法对位置轨迹进行分割获得若干位置中心,即关键位置。在此基础上,我们对关键位置进行特征子空间分析,从而识别行为。在公用数据库的实验结果表明,本文提出的算法比现有方法有更高的识别率。

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