针对智能交通中出行模式识别问题,提出一种基于移动互联网技术的出行模式识别方法。通过自主开发的智能终端应用,完成对出行模式位置特征参数、运动参数的实时采集;对采集到的用户出行参数进行分析,选择具有辨识度高的特征;提出一种改进...针对智能交通中出行模式识别问题,提出一种基于移动互联网技术的出行模式识别方法。通过自主开发的智能终端应用,完成对出行模式位置特征参数、运动参数的实时采集;对采集到的用户出行参数进行分析,选择具有辨识度高的特征;提出一种改进的BP神经网络算法(adaptive learning rate back propagation,ALBP)对出行数据进行训练并识别分类。实验结果表明,该方法能够有效采集出行数据,所提算法提高了出行方式的识别率。展开更多
现有时空感知的表示学习框架无法对强时空语义的实际场景存在的“When”、“Where”和“What”3个问题给出一个统一的解决方案。同时,现有的时间和空间建模上的研究方案也存在着一定的缺陷,无法在复杂的实际场景中取得最优的性能。为了...现有时空感知的表示学习框架无法对强时空语义的实际场景存在的“When”、“Where”和“What”3个问题给出一个统一的解决方案。同时,现有的时间和空间建模上的研究方案也存在着一定的缺陷,无法在复杂的实际场景中取得最优的性能。为了解决这些问题,本文提出了一个统一的用户表示框架—GTRL(geography and time aware representation learning),可以同时在时间和空间的维度上对用户的历史行为轨迹进行联合建模。在时间建模上,GTRL采用函数式的时间编码以及连续时间和上下文感知的图注意力网络,在动态的用户行为图上灵活地捕获高阶的结构化时序信息。在空间建模上,GTRL采用了层级化的地理编码和深度历史轨迹建模模块高效地刻画了用户的地理位置偏好。GTRL设计了统一的联合优化方案,同时在交互预测、交互时间预测以及交互位置3个任务上进行模型学习。最后,本文在公开数据集和工业数据集上设计了大量的实验,分别验证了GTRL相较学术界基线模型的优势,以及在实际业务场景中的有效性。展开更多
文摘针对智能交通中出行模式识别问题,提出一种基于移动互联网技术的出行模式识别方法。通过自主开发的智能终端应用,完成对出行模式位置特征参数、运动参数的实时采集;对采集到的用户出行参数进行分析,选择具有辨识度高的特征;提出一种改进的BP神经网络算法(adaptive learning rate back propagation,ALBP)对出行数据进行训练并识别分类。实验结果表明,该方法能够有效采集出行数据,所提算法提高了出行方式的识别率。
文摘现有时空感知的表示学习框架无法对强时空语义的实际场景存在的“When”、“Where”和“What”3个问题给出一个统一的解决方案。同时,现有的时间和空间建模上的研究方案也存在着一定的缺陷,无法在复杂的实际场景中取得最优的性能。为了解决这些问题,本文提出了一个统一的用户表示框架—GTRL(geography and time aware representation learning),可以同时在时间和空间的维度上对用户的历史行为轨迹进行联合建模。在时间建模上,GTRL采用函数式的时间编码以及连续时间和上下文感知的图注意力网络,在动态的用户行为图上灵活地捕获高阶的结构化时序信息。在空间建模上,GTRL采用了层级化的地理编码和深度历史轨迹建模模块高效地刻画了用户的地理位置偏好。GTRL设计了统一的联合优化方案,同时在交互预测、交互时间预测以及交互位置3个任务上进行模型学习。最后,本文在公开数据集和工业数据集上设计了大量的实验,分别验证了GTRL相较学术界基线模型的优势,以及在实际业务场景中的有效性。