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使用轨迹指纹和地点相似性的地点推荐  
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【英文篇名】 Location recommendation using trajectory fingerprints and location similarity
【下载频次】 ★★★★☆
【作者】 印桂生; 程伟杰; 董宇欣; 董红斌; 张万松;
【英文作者】 YIN Guisheng; CHENG Weijie; DONG Yuxin; DONG Hongbin; ZHANG Wansong; College of Computer Science and Technology; Harbin Engineering University;
【作者单位】 哈尔滨工程大学计算机科学与技术学院;
【文献出处】 哈尔滨工程大学学报 , Journal of Harbin Engineering University, 编辑部邮箱 2016年 03期  
期刊荣誉：中文核心期刊要目总览  ASPT来源刊  中国期刊方阵  CJFD收录刊
【中文关键词】 时空轨迹; 轨迹相似性; 轨迹指纹; 地点流行度; 地点推荐;
【英文关键词】 spatial-temporal trajectory; trajectory similarity; trajectory fingerprint; location popularity; location recommendation;
【摘要】 针对传统的时空轨迹相似性度量算法中存在的计算复杂度高且不适于增量计算的问题,提出了基于相似哈希计算用户时空轨迹相似度的方法,同时使用逆轨迹频率(ITF)度量位置流行度对轨迹相似性的影响,将用户的历史轨迹编码为二进制轨迹指纹,并根据海明距离判断轨迹指纹之间的相似性,使得相似性计算可以在线性时间内完成;此外,改进了地点相似性算法,并将轨迹相似度和地点相似度相结合提出了基于地点和轨迹相似性的地点推荐算法。实验结果表明,本文的推荐方法在准确率、召回率和覆盖率方面能够取得较好的推荐效果,验证了所提方法的有效性。
【英文摘要】 In order to solve the problem of the high computational complexity and inapplicability to incremental computing of traditional spatial-temporal trajectory similarity measurements,in this paper we propose a sim Hash-based method to measure the similarity between different users' spatial-temporal trajectories,which also consider the influence of location popularity on the trajectories' similarities by using the locations' inverse trajectory frequency( ITF).With this method,users' trajectories are initially tr...
【基金】 国家自然科学基金资助项目(61272186;61472095); 黑龙江省自然科学基金资助项目(F201110); 中央高校基础研究基金资助项目(HEUCF100604); 黑龙江博士后基金资助项目(LBH-Z12068)
【更新日期】 2016-04-13
【分类号】 TP391.3
【正文快照】 随着位置定位技术和无线通讯技术的发展,智能联网设备将位置定位技术与移动网络技术相结合,为用户提供了便利且无时无刻和无处不在的移动服务,这就使得收集反映用户行为规律和兴趣习惯的日常轨迹成为可能。通过移动网络技术收集的时空轨迹数据可以用于分析用户的移动特点和生活

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