基于手机位置数据的个体行为规律研究

• 作者: 张安勤 张挺 田秀霞
• 来源期刊: 上海电力学院学报
• 学科: 工学
• 关键词: 手机数据 参考位置 异或运算 个体行为模式
• 年，卷（期）: 2017,（4）
• 所属期刊栏目: 数据挖掘
• 页码范围: 320-324,336
• 页数: 6页
• 分类号: TP391.4|TN929.53
• 字数: 4244字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1006-4729.2017.04.003

摘要

研究个体在不同时间的行为规律性,以及不同个体行为之间的相似性,可以为个性化推荐以及基于位置的服务提供帮助.从手机的基站位置数据中,通过聚类方法找到参考位置,并根据参考位置,将人们杂乱无章的行为转变为到达和离开的二进制时间序列.定义二进制时间序列的相似度,利用异或算法检测个体行为模式.在Reality数据集上的实验结果表明,该方法是有效且可靠的.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	张安勤	上海电力学院计算机科学与技术学院	20	97	5.0	9.0
2	田秀霞	上海电力学院计算机科学与技术学院	45	454	9.0	21.0
3	张挺	上海电力学院计算机科学与技术学院	16	11	2.0	2.0