【摘 要】
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针对现有的人群分类方法忽略地理位置隐含的功能特征及其访问概率的问题,提出了一种基于位置语义和概率的人群分类方法。该方法主要包括位置语义发现和访问概率向量聚类两部
【机 构】
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西南科技大学计算机科学与技术学院,中国科学技术大学计算机科学与技术学院
【基金项目】
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赛尔网络下一代互联网技术(NGII20150510)资助项目
论文部分内容阅读
针对现有的人群分类方法忽略地理位置隐含的功能特征及其访问概率的问题,提出了一种基于位置语义和概率的人群分类方法。该方法主要包括位置语义发现和访问概率向量聚类两部分:首先,采用位置语义发现方法得到位置词汇所隐含的位置语义;其次根据位置语义分配情况获得移动用户对位置语义空间的访问概率向量;最后将其作为聚类分析的权向量,实现人群分类。实验结果表明,该方法提取出的位置语义与现实相符,得到的同类用户在位置语义空间的访问概率向量相似。与现有的人群分类方法相比,本文提出的人群分类方法 F-measure值提高了4%,实验效果更优。
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