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基于自适应时间戳与多尺度特征提取的轨迹下一足迹预测模型
被引量:
3
1
作者
李艾玲
张凤荔
+1 位作者
高强
王瑞锦
《计算机科学》
CSCD
北大核心
2021年第S02期191-197,共7页
基于位置的服务已经成为人类生活方式的一部分,各种移动终端设备产生了大量时空上下文用户信息,其可被用于预测用户的下一个足迹。目前已提出一些解决方案来预测用户下一个足迹,包括递归运动函数(RMF)、矩阵分解(MF)、差分自回归移动平...
基于位置的服务已经成为人类生活方式的一部分,各种移动终端设备产生了大量时空上下文用户信息,其可被用于预测用户的下一个足迹。目前已提出一些解决方案来预测用户下一个足迹,包括递归运动函数(RMF)、矩阵分解(MF)、差分自回归移动平均模型(ARIMA)、马尔可夫链(MC)、个性化马尔可夫链(FPMC)、卡尔曼滤波器(KF)、高斯混合模型和张量分解(TF)。除此之外,也可以使用诸如ST-RNN,POI2Vec,DeepMove,VANext等深度神经网络方法来预测用户的下一个足迹,这些方法利用递归神经网络(RNN)捕获来自人类活动的顺序运动模式。然而,现有方法使用一些人为设定的阈值来分割人类移动性数据以进行用户运动模式学习,人为固定时间戳设置不仅引入了人为主观因素,而且忽略了不同用户之间的差异性,这可能会导致移动模式发生偏差;而且现有方法针对用户轨迹特征提取过于单一化,单一特征忽略了很多用户轨迹潜在信息。基于自适应时间戳与多尺度特征提取的轨迹预测模型(AMSNext)旨在首次结合历史轨迹数据的时间统计特性,自适应地为每一个用户定义个性化时间戳,关注不同用户运动模式之间的差异性;并结合时间序列特征提取方法多尺度对用户轨迹特征进行提取,同时为实现多尺度特征量纲统一,将会采取归一化因果嵌入对特征进行向量嵌入。实验证明,该模型可以取得较高的预测精度。
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关键词
自适应时间戳
时间序列
特征提取
轨迹预测
归一化嵌入
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职称材料
题名
基于自适应时间戳与多尺度特征提取的轨迹下一足迹预测模型
被引量:
3
1
作者
李艾玲
张凤荔
高强
王瑞锦
机构
电子科技大学信息与软件工程学院网络与数据安全四川省重点实验室
出处
《计算机科学》
CSCD
北大核心
2021年第S02期191-197,共7页
基金
国家自然科学基金(61802033,61472064,61602096)
四川省科技计划(2018GZ0087,2019YJ0543)
+2 种基金
博士后基金项目(2018M643453)
广东省国家重点实验室项目(2017B030314131)
网络与数据安全四川省重点实验室开放课题(NDSMS201606)。
文摘
基于位置的服务已经成为人类生活方式的一部分,各种移动终端设备产生了大量时空上下文用户信息,其可被用于预测用户的下一个足迹。目前已提出一些解决方案来预测用户下一个足迹,包括递归运动函数(RMF)、矩阵分解(MF)、差分自回归移动平均模型(ARIMA)、马尔可夫链(MC)、个性化马尔可夫链(FPMC)、卡尔曼滤波器(KF)、高斯混合模型和张量分解(TF)。除此之外,也可以使用诸如ST-RNN,POI2Vec,DeepMove,VANext等深度神经网络方法来预测用户的下一个足迹,这些方法利用递归神经网络(RNN)捕获来自人类活动的顺序运动模式。然而,现有方法使用一些人为设定的阈值来分割人类移动性数据以进行用户运动模式学习,人为固定时间戳设置不仅引入了人为主观因素,而且忽略了不同用户之间的差异性,这可能会导致移动模式发生偏差;而且现有方法针对用户轨迹特征提取过于单一化,单一特征忽略了很多用户轨迹潜在信息。基于自适应时间戳与多尺度特征提取的轨迹预测模型(AMSNext)旨在首次结合历史轨迹数据的时间统计特性,自适应地为每一个用户定义个性化时间戳,关注不同用户运动模式之间的差异性;并结合时间序列特征提取方法多尺度对用户轨迹特征进行提取,同时为实现多尺度特征量纲统一,将会采取归一化因果嵌入对特征进行向量嵌入。实验证明,该模型可以取得较高的预测精度。
关键词
自适应时间戳
时间序列
特征提取
轨迹预测
归一化嵌入
Keywords
Adaptive timestamp
Time series
Feature extraction
Trajectory prediction
Normalized embedding
分类号
TP181 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于自适应时间戳与多尺度特征提取的轨迹下一足迹预测模型
李艾玲
张凤荔
高强
王瑞锦
《计算机科学》
CSCD
北大核心
2021
3
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职称材料
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参考文献
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