基于用户行为序列特征的位置预测模型

• 作者: 于建港 刘奕杉 朱新宁 胡铮
• 来源期刊: 北京邮电大学学报
• 学科: 工学
• 关键词: 位置预测 位置语义 行为序列特征
• 年，卷（期）: 2019,（6）
• 所属期刊栏目: 研究报告
• 页码范围: 149-154
• 页数: 6页
• 分类号: TP391
• 字数: 5547字
• 语种: 中文
• DOI: 10.13190/j.jbupt.2019-106

摘要

针对现有位置预测研究中忽略用户行为序列特性、预测精度提升受限的问题,提出了基于用户行为序列特征的位置预测模型.首先以人工提取的方式构建用户行为的序列特征,融合到位置预测模型中,构造了基于行为序列特征的循环神经网络模型(BCP-RNN);借助RNN模型循环结构的特点,自动学习行为序列特征,并引入位置预测模型,构造了3层对称循环神经网络模型(TS-RNN).实验结果证明,引入行为序列特征的BCP-RNN和TS-RNN模型,其预测性能均高于现有的位置预测模型,验证了行为序列特征对挖掘用户移动模式的重要性.相较于人工提取行为序列特征的BCP-RNN模型,TS-RNN不仅节省了人工特征提取的成本,还弥补了人工分析的片面性造成的偏差,具有更高的预测性能.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	朱新宁	北京邮电大学信息与通信工程学院	15	75	5.0	8.0
2	胡铮	北京邮电大学网络与交换国家重点实验室	19	173	5.0	13.0
3	刘奕杉	北京邮电大学信息与通信工程学院	1	0	0.0	0.0
4	于建港		1	0	0.0	0.0