【摘 要】
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签到日志记录了用户对于某类设施的使用情况,从中发现用户行为模式,在很多领域如精确广告投放、犯罪团伙发现等方面都具有非常广泛的应用价值.但是,发现过程却较为困难,主要
【机 构】
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天津大学智能与计算学部,TheUniversityofTexasatDallasComputerScienceDepartment
【基金项目】
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国家自然科学基金(61602340,61572348),国家重点研发计划(2018YFC0831700,2018YFC0809800).
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签到日志记录了用户对于某类设施的使用情况,从中发现用户行为模式,在很多领域如精确广告投放、犯罪团伙发现等方面都具有非常广泛的应用价值.但是,发现过程却较为困难,主要因为:(1)日志数据体现为长时间序列且含有噪声,导致数据在高维空间分布较为稀疏,影响模式提取的准确性;(2)行为模式往往与不同的时间尺度相关;(3)多样的参数选择空间以及数据处理方式使得传统的机器学习方法很难获得可信且易于理解的行为分析结果.提出一种面向签到日志的用户行为模式交互探索的方法,该过程采用动态子空间策略,动态改变用于分析相似行为模式
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