基于位置转移时空规律的用户签到位置预测

• 作者: 刘攀登 李川 李晓娟
• 来源期刊: 计算机科学与探索
• 学科: 工学
• 关键词: 位置预测 簇标记转移矩阵 用户移动性 向量自回归 簇标记转移向量序列
• 年，卷（期）: 2018,（9）
• 所属期刊栏目: 数据库技术
• 页码范围: 1372-1382
• 页数: 11页
• 分类号: TP301
• 字数: 7823字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3778/j.issn.1673-9418.1709049

摘要

现存用户移动性规律发现方法,如PMM(periodic mobility model)、W3等的核心缺陷在于,不能将时间对于用户访问位置变化与地理位置之间关联制约的两种重要影响真实、量化地反映出来,因而无法准确预测用户未来的签到位置.针对该问题,提出基于向量自回归的位置转移演化算法(location transfer evolution algorithm based on vector autoregressive,LTE),基于用户签到位置的变化历史,学习得到用户位置转移随时间、空间变化的规律性,且基于此进行用户位置的准确预测.基于Foursquare和Gowalla真实签到数据集,进行大量、深入的实验分析,实验结果表明,相对于W3,LTE算法的准确率提升4.43％～21.31％,相对于PMM,LTE算法的准确率提升25.07％～38.50％.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	李川	四川大学计算机学院	77	586	13.0	23.0
2	李晓娟	四川大学计算机学院	10	78	3.0	8.0
3	刘攀登	四川大学计算机学院	2	3	1.0	1.0