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TraDR:一种基于轨迹分解重构的移动社交网络位置预测方法
引用本文:薛迪,吴礼发,李华波,洪征.TraDR:一种基于轨迹分解重构的移动社交网络位置预测方法[J].计算机科学,2016,43(3):93-98.
作者姓名:薛迪  吴礼发  李华波  洪征
作者单位:解放军理工大学指挥信息系统学院 南京210007,解放军理工大学指挥信息系统学院 南京210007,解放军理工大学指挥信息系统学院 南京210007,解放军理工大学指挥信息系统学院 南京210007
基金项目:本文受江苏省自然科学基金项目(BK20131069)资助
摘    要:随着移动社交网络的不断发展,利用用户发布的位置信息为其提供基于地域的个性化推荐服务不仅给用户提供了便利,也为商户带来了巨大的潜在利益。位置预测技术作为此类服务中的关键技术,是移动社交网络中的重要研究内容之一。结合移动社交网络的特点,提出了基于轨迹“分解-重构”的位置预测方法TraDR,利用公开易得的先验知识,为用户建立个性化的位置推理模型,有效解决了常见位置预测算法所面临的“轨迹数据稀疏问题”。基于真实数据集的实验验证了该预测方法在预测有效性及效率方面的优越性。

关 键 词:移动社交网络  位置预测  数据稀疏问题  签到轨迹
收稿时间:1/9/2015 12:00:00 AM
修稿时间:5/4/2015 12:00:00 AM

TraDR:A Destination Prediction Method Based on Trajectory Decomposition and Reconstruction in Geo-social Networks
XUE Di,WU Li-f,LI Hua-bo and HONG Zheng.TraDR:A Destination Prediction Method Based on Trajectory Decomposition and Reconstruction in Geo-social Networks[J].Computer Science,2016,43(3):93-98.
Authors:XUE Di  WU Li-f  LI Hua-bo and HONG Zheng
Affiliation:Institute of Command Information System,PLA University of Science and Technology,Nanjing 210007,China,Institute of Command Information System,PLA University of Science and Technology,Nanjing 210007,China,Institute of Command Information System,PLA University of Science and Technology,Nanjing 210007,China and Institute of Command Information System,PLA University of Science and Technology,Nanjing 210007,China
Abstract:
Keywords:Geo-social network  Destination prediction  Data sparsity problem  Check-in trajectory
本文献已被 万方数据 等数据库收录!
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