一种基于位置语义和概率的人群分类方法

• 作者: 张晖 李波 杨春明 赵旭剑 邱运芬
• 来源期刊: 数据采集与处理
• 学科: 工学
• 关键词: 人群分类 位置 语义信息 概率向量 聚类分析
• 年，卷（期）: 2018,（3）
• 页码范围: 538-546
• 页数: 9页
• 分类号: TP391
• 字数: 7100字
• 语种: 中文
• DOI: 10.16337/j.1004-9037.2018.03.018

摘要

针对现有的人群分类方法忽略地理位置隐含的功能特征及其访问概率的问题,提出了一种基于位置语义和概率的人群分类方法.该方法主要包括位置语义发现和访问概率向量聚类两部分:首先,采用位置语义发现方法得到位置词汇所隐含的位置语义;其次根据位置语义分配情况获得移动用户对位置语义空间的访问概率向量;最后将其作为聚类分析的权向量,实现人群分类.实验结果表明,该方法提取出的位置语义与现实相符,得到的同类用户在位置语义空间的访问概率向量相似.与现有的人群分类方法相比,本文提出的人群分类方法F-measure值提高了4％,实验效果更优.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	李波	西南科技大学计算机科学与技术学院	172	1760	20.0	37.0
3	张晖	西南科技大学计算机科学与技术学院	77	563	14.0	21.0
4	赵旭剑	西南科技大学计算机科学与技术学院	36	196	8.0	13.0
7	杨春明	西南科技大学计算机科学与技术学院	49	307	10.0	16.0
8	邱运芬	西南科技大学计算机科学与技术学院	2	4	2.0	2.0