基于轨迹时空词向量的用户年龄特征识别

• 作者: 吴浩 张威强 张朋柱
• 来源期刊: 中文信息学报
• 学科: 工学
• 关键词: 语义轨迹 词频—逆文本频率 词向量 Word2vec 分类
• 年，卷（期）: 2019,（7）
• 所属期刊栏目: 信息抽取与文本挖掘
• 页码范围: 118-127
• 页数: 10页
• 分类号: TP391
• 字数: 7944字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1003-0077.2019.07.014

摘要

用户移动上网访问基站的轨迹数据从时间和空间上反映了用户的生活习惯和行为模式.时间和空间信息同时产生不应分别考虑.因此,该文在传统的T F-IDF方法基础上提出了与时间相关的T FT-IDFT方法,用以提取轨迹点语义信息,进而采用word2vec方法将轨迹数据转化为文档分析.提取包含位置信息和语义信息的轨迹时空词向量,在此基础上建立多分类模型对用户所属年龄段进行识别.实验结果表明,改进的T FT-IDFT方法在提取轨迹语义时更具合理性,且基于此方法构建的轨迹时空词向量应用于分类模型,对用户所属年龄阶段的识别效果更好.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	张朋柱	上海交通大学安泰经济与管理学院	152	1491	20.0	30.0
2	吴浩	上海交通大学安泰经济与管理学院	17	140	7.0	11.0
3	张威强	上海交通大学安泰经济与管理学院	2	2	1.0	1.0