融合空间和文本信息的兴趣点类别表征模型

准确表征兴趣点（POI）类别（如大学、餐厅等）是理解城市空间、辅助城市计算的关键。现有的POI类别表征模型通常只挖掘用户在POI之间的移动行为并学习序列特征,而忽视了POI数据的空间特征和文本语义特征。为了解决上述问题,提出一种融合空间和文本信息的POI类别表征学习模型Cat2Vec。首先,利用POI的空间共现关系构建POI类别共现点互信息（PMI）矩阵;然后,基于预训练的文本表征模型学习POI的文本语义特征;最后,引入新的映射矩阵,并基于矩阵分解技术将PMI矩阵分解为POI类别表征矩阵、文本语义特征矩阵以及映射矩阵的内积。在两个真实世界的数据集Yelp和高德上进行的POI语义重叠度评测中,相较于基准模型中表现最好的Doc2Vec模型,所提模型的性能分别平均提高了5.53%和8.17%。实验结果表明所提模型能更有效地嵌入POI语义。     

融合时空信息和兴趣点重要性的POI推荐算法

针对兴趣点（POI）推荐研究中数据噪声过滤问题和不同POI的重要性问题，提出了一种融合时空信息和兴趣点重要性的POI推荐算法——RecSI。首先，根据POI的地理信息和POI之间相互吸引力过滤噪声数据，缩小候选集的范围；其次，根据用户在一天中不同的时间段对POI类别的偏好程度，结合POI的流行度计算出用户的偏好得分；然后，结合社交信息和加权PageRank算法计算POI重要性；最后，将用户的偏好得分和POI重要性线性结合，以向用户推荐TOP-K的POI。在Foursquare真实的签到数据集上的实验结果表明，RecSI算法的精确率和召回率比最优的GCSR算法分别提高了12.5%和6%，验证了RecSI算法的有效性。     

融合时空信息和兴趣点重要性的POI推荐算法

针对兴趣点（POI）推荐研究中数据噪声过滤问题和不同POI的重要性问题,提出了一种融合时空信息和兴趣点重要性的POI推荐算法——RecSI。首先,根据POI的地理信息和POI之间相互吸引力过滤噪声数据,缩小候选集的范围;其次,根据用户在一天中不同的时间段对POI类别的偏好程度,结合POI的流行度计算出用户的偏好得分;然后,结合社交信息和加权PageRank算法计算POI重要性;最后,将用户的偏好得分和POI重要性线性结合,以向用户推荐TOP-K的POI。在Foursquare真实的签到数据集上的实验结果表明,RecSI算法的精确率和召回率比最优的GCSR算法分别提高了12.5%和6%,验证了RecSI算法的有效性。     

基于类别平均距离的加权KNN分类算法

本文提出了一种改进的KNN分类算法,利用样本集合中同类别样本点间距离都十分接近的特点辅助KNN算法分类．将待分类样本点的K个最近邻样本点分别求出样本点所属类别的类别平均距离和样本点与待分类样本点距离的差值比,如果大于一个阈值,就将该样本点从K个最近邻的样本点中删除,再用此差值比对不同类别的样本点个数进行加权后执行多数投票,来决定待分类样本点所属的类别．改进后的KNN算法提高了分类的精度,并且时问复杂度与传统KNN算法相当．     

SMwKnn:基于类别子空间距离加权的互k近邻算法

互k最近邻算法(mKnnc)是k最近邻分类算法(Knn)的一种改进算法,该算法用互k最近邻原则对训练样本以及k最近邻进行噪声消除,从而提高算法的分类效果。然而在利用互k最近邻原则进行噪声消除时,并没有将类别属性考虑进去,因此有可能把真实有效的数据当成噪声消除掉,从而影响分类效果。基于类别子空间距离加权的互k最近邻算法考虑到近邻的距离权重,既能消除冗余或无用属性对最近邻分类算法依赖的相似性度量的影响,又能较好地消除邻居中的噪声点。最后在UCI公共数据集上的实验结果验证了该算法的有效性。     

多特征融合的兴趣点推荐算法

基于位置社交网络的兴趣点推荐越来越受到工业界和学术界的关注。由于用户签到数据集的稀疏性以及签到地理位置的聚集性，使得目前的推荐算法效率普遍不高，特别是当用户外出到新的地点时，推荐效果更是急剧下降。因此本文提出了一种基于用户-区域-内容主题的多特征联合推荐算法（UCRTM），以隐主题模型为基础，在统一的框架下利用隐含因子关联性融合了用户的偏好、兴趣点的内容以及兴趣点所属地理区域主题等信息来进行推荐，使得用户无论身处何地，都能获得理想的推荐服务。本文在两种真实的数据集上进行了实验，结果表明该方法不仅能够克服数据的稀疏性以及弱语义性等问题，而且与其他方法相比具有更高的推荐准确率。     

ISAD:一种新的基于属性距离和的孤立点检测算法

孤立点是数据对象在某些属性(维)上波动形成的.由此,本文提出了关键属性的概念,用于描述影响数据稳定性的属性.在真实数据集中,只有一部分属性是能够决定某数据是否是孤立点的关键属性.由此,本文提出了关键属性隶属度的定义及其求解算法,并在此基础上提出了一种新的基于属性距离和的孤立点检测算法.实验结果表明,该算法较基于单元的算法在效率及雏数可扩展方面均有显著提高.     

基于LSTM与距离优化的兴趣点推荐方法

现有的兴趣点(POI)推荐方法以基于位置的社交网络为准, 通过用户个人的兴趣点访问频率以及其关系者的访问习惯进行推荐, 而兴趣点的地理位置也作为推荐的考虑条件之一. 但大部分的兴趣点推荐仅仅将兴趣点的地理位置作为推荐的偏好参考, 而非用户本身到达该兴趣点的代价, 所以基于类似方法所产生的某些兴趣点候选项可能符合用户偏好...     

基于决策距离的多传感器信息融合加权平均算法

本文引入证据间距离、证据间支持度和可信度、决策距离测量等重要概念,对证据的信任函数数据进行合理化处理,并借助D-S证据合成规则实现多传感器的信息融合,从而提出基于决策距离的多传感器信息融合加权平均算法。算例分析表明,该方法能够有效解决D-S冲突问题,确保信息融合结果的准确度。     

基于距离融合的图像特征点匹配方法

针对ORB算法中特征点缺乏尺度不变性导致算法误匹配率高,以及二进制鲁棒独立基本特征（BRIEF）算法的描述子易受噪声影响的问题,提出了改进的特征点匹配方法。采用加速的具有鲁棒性的特征（SURF）算法进行特征点提取,利用带有方向信息的BRIEF算法进行特征点描述;在特征点邻域内选取随机点对,并对随机点对的灰度大小比较和相似度比较分别进行编码,采用汉明距离计算两种编码的差异;利用自适应加权融合的方式实现特征点相似性距离度量。实验结果表明,改进方法对于尺度变化、光照变化以及模糊变化的图像具有更好的适应性,与传统ORB特征点匹配方法相比能够获得更高的特征点正确匹配率,且该特征点匹配方法可用于改善图像拼接的性能。     

基于多源地理大数据的城市空间结构研究

以东莞市主城区为研究区,利用夜光遥感数据、POI数据与手机定位强度数据,采用核密度分析、数据格网化与双因素组合制图方法,获得3种数据空间耦合相同或相异区域,并比较其与城市空间结构的关系.研究表明,3种数据的空间分布趋势总体一致,部分区域出现空间耦合相异:①受交通、功能区与夜光遥感数据的"溢出"效应等因素影响,城市道路、...     

基于城市交通大数据的车辆类别挖掘及应用分析

实时城市交通监控已成为现代城市管理的一个重要组成部分，视频监控采集的交通大数据在城市管理和交通控制方面得到了越来越多的应用；然而，全城范围内庞大的监控交通大数据还鲜少用于城市交通及城市计算研究。在一个省会城市全城范围内的监控交通大数据上展开了车辆类别挖掘及应用分析研究。首先，定义了周期性私家车、类出租车和公共通勤车三种对城市交通具有重要影响的车辆类别，将车辆类别定义与频繁序列模式挖掘算法相结合提出了相应的挖掘方法。在济南市一周1704个视频监测点，1.2亿次车辆记录数据上，验证了所提定义及挖掘方法的有效性；其次，以4个居民小区为例挖掘分析了居民出行的交通方式及与周围兴趣点（POI）分布关系，此外，还探索了城市交通大数据与POI相结合在城市规划、需求预测和偏好推荐方面的应用潜能。     

基于改进自适应加权的多传感器融合监测

针对加注系统多传感器测量数据融合,为满足融合的可靠性与准确性需求,提出了一种改进的自适应加权融合算法。加权融合算法的关键是如何准确判定测量数据权重值,在总结分析当前权重值判定方法优缺点的基础上,将证据理论中的修正证据距离引入测量数据间距离计算,生成融合权重值,完成传感器数据融合。通过一般算例与加注系统典型算例,对所提融合算法进行验证,结果表明算法融合效果较好、鲁棒性强,具有一定的理论意义和较好的工程实用价值。     

基于树编辑距离的层次聚类算法

为了识别犯罪嫌疑人伪造和篡改的虚假身份,利用树编辑距离计算个体属性相似性,证明了树编辑距离的相关数学性质,对属性应用层次编码方法,提出了一种新的基于树编辑距离的层次聚类算法HCTED(Hi-erarchical Clustering Algorithm Based on Tree Edit Distance)。新算法通过树编辑操作使用最少的代价计算属性相似性,克服了传统聚类算法标称型计算的缺陷,提高了聚类精度,通过设定阈值对给定样本聚类。实验证明了新方法在身份识别上的准确性和有效性,讨论了不同参数对实验结果的影响,对比传统聚类算法,HCTED算法性能明显提高。新算法已经应用到警用流动人口分析中,取得了良好效果。     

基于多传感器的温室环境数据融合算法研究

无线传感器网络中采集的数据存在着较大的冗余与误差,影响数据的可靠性;而在温室环境监测中,对数据的准确性要求比较高。因此,为了提高多传感器采集数据的准确性,在研究了现有的几种数据融合算法以后,提出一种基于多传感器的综合数据融合算法。给出了采用格罗布斯准则消除粗大误差,并引入哈夫曼树的思想对数据进行项融合的方法。结果表明,该算法可以有效提高测量数据的准确性。     

基于数据关联的多雷达点迹融合算法研究

在典型应用场景下,针对传统数据关联算法易于产生目标跟踪丢失的问题,提出了并行多传感器联合概率数据关联算法(PMSJPDA),给出行多传感器联合概率数据关联算法的实现流程,并对该算法进行理论分析。最后采用两部典型雷达构成PMSJPDA数据融合系统,对其算法的目标跟踪精度进行仿真,仿真结果表明,所提出算法可有效改善对目标的跟踪性能,提高了对目标的跟踪精度。     

基于改进的平均跳距和估计距离的DV-Hop定位算法*

为了提高DV-Hop定位算法在不规则网络中的精确度,针对该算法的不足之处,提出了一种基于平均跳距和估计距离的改进的DV-Hop算法。该算法考虑了未知节点到参考节点的路径与参考节点间的路径可能存在重合或部分重合这一特性,对平均跳距进行修改,并利用误差对距离进行修正。仿真实验结果表明,在不规则网络环境下,改进算法的定位精度得到明显提高。