【摘 要】
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本文将通过用户对兴趣点访问所产生的系列位置数据,依据时空数据的特性对原始数据集进行预处理,利用模式挖掘的方法分析兴趣点访问序列中的频繁模式,根据用户当前所在的位置
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本文将通过用户对兴趣点访问所产生的系列位置数据,依据时空数据的特性对原始数据集进行预处理,利用模式挖掘的方法分析兴趣点访问序列中的频繁模式,根据用户当前所在的位置或最近访问序列通过序列分析的方法进行模式匹配,并按照匹配程度给出兴趣点推荐列表。实验结果对比表明数据在预处理后不仅数据量上明显的减少,而且缩短了算法的执行时间,实验的最终结果显示了时空序列模式挖掘与模式匹配方法相结合在兴趣点推荐中的应用是可行的,这为复杂的时空数据分析提供了一种新的视角。
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