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用户移动上网访问基站的轨迹数据从时间和空间上反映了用户的生活习惯和行为模式。时间和空间信息同时产生不应分别考虑。因此,该文在传统的TF-IDF方法基础上提出了与时间相关的TFT-IDFT方法,用以提取轨迹点语义信息,进而采用word2vec方法将轨迹数据转化为文档分析。提取包含位置信息和语义信息的轨迹时空词向量,在此基础上建立多分类模型对用户所属年龄段进行识别。实验结果表明,改进的TFT-IDFT方法在提取轨迹语义时更具合理性,且基于此方法构建的轨迹时空词向量应用于分类模型,对用户所属年龄阶段的识别效果更好。 相似文献
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精神疲劳是许多慢性疾病如心血管疾病,糖尿病和癌症的关键原因,然而又难以量化评估及测量。本研究提出了一种通过智能穿戴设备检测脑力劳动者疲劳程度的工程可行性的方案。为了检测脑力疲劳程度,本文通过Man-Whitney U检验评估了HRV各项指标在判断精神疲劳状态的统计显著性,并使用随机森林进行特征选择以确定HRV各项指标的重要性。本文研究发现,最重要的HRV指标分别是NN.mean,PNN50,VLF,LF和TP。最后本文采用SVM、Na?ve Bayes、KNN和逻辑回归四种机器学习算法对进行疲劳状态进行识别,实验证明了KNN分类器最为有效,其交叉验证准确率为75.5%和AUC为0.74。 相似文献
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