交通数据中的会话识别

• 作者: 刘洋 娄新燕 禹晓辉
• 来源期刊: 中文信息学报
• 学科: 工学
• 关键词: 会话识别 超时方法 统计语言模型
• 年，卷（期）: 2016,（1）
• 所属期刊栏目: 自然语言处理应用
• 页码范围: 162-169
• 页数: 8页
• 分类号: TP391
• 语种: 中文

摘要

会话识别因其能够提供对用户行为模式的深入理解而备受关注.交通数据会话是指用户为了完成某个任务而经过的交通路口序列.该文中我们采用超时和统计语言模型两种方法来进行会话识别.超时方法主要考察相邻交通路口之间的时间间隔对会话识别的影响,而统计语言模型则考虑路口序列的全局规律性.我们在交通数据集上进行了大量的实验,并通过比较分析两种方法性能上的差异得知时间因素比全局规律性在会话识别中的影响更大.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	刘洋		115	583	10.0	19.0
2	禹晓辉		8	151	3.0	8.0
3	娄新燕		1	0	0.0	0.0