轨迹数据融合用户表示方法的重要位置发现

【目的】发现重要位置,为用户行为轨迹特征和规律的研究提供良好数据支撑。【方法】提出融合用户表示方法的重要位置预测模型,提出基于Word2Vec的用户行为轨迹的向量化表示方法;基于用户向量相似度构建用户关系网络,提取访问位置上的核心用户;通过核心用户的访问行为进行重要位置预测。【结果】实验结果表明,基于本文方法过滤后的核心用户对重要位置进行标注,比直接标注的正确率提升7%。在地图上显示标注区域,能够有效发现对应的住宅区和商业区。【局限】本文方法只能够识别居住地和工作地,更加细粒度的标注有待进一步实现。【结论】本文所提基于用户表示学习的核心用户过滤方法,对重要位置的标注具有重要意义,同时为研究用户的轨迹行为特征和规律提供了更为科学的决策支持。