杨勇
- 作品数：2 被引量：1H指数：1
- 供职机构：北方工业大学计算机学院更多>>
- 发文基金：北京市自然科学基金国家自然科学基金更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术更多>>
- 基于多关联度的移动用户POI个性化推荐
- 2017年
- 为了帮助移动用户探索新位置,协助商家发现潜在顾客,提高移动用户访问POI的质量,本文提出了一种将地理位置、时间和类别相结合的多关联度POI个性化推荐方法——GeoTempCate,来对移动用户进行个性化POI推荐.该方法探讨了POI的地理位置关联关系、访问时间关联关系以及POI的类别关联关系.通过分析用户的历史访问POI数据,利用3种关联关系来预测移动用户对其未访问POI的关联评分,进而对移动用户进行个性化POI推荐.最后使用准确率和召回率来评价推荐的POI,实验结果表明本文提出的方法,无论是准确率还是召回率,都得到了较高的精确度.
- 方英兰杨勇韩兵
- 关键词：POI个性化推荐
- 基于GPS轨迹的移动用户特征挖掘算法被引量：1
- 2017年
- 通过对移动用户的出行方式的识别,可以挖掘出用户的移动特征。目前识别移动用户的出行方式的方法在多种出行方式交替出现时,识别的准确度并不高,在特殊情况下,甚至很低。针对以上问题,提出了基于速度和转角相结合的轨迹划分的识别方法,首先利用速度小于固定速度阈值和转角小于固定转角阈值的位置点将原始GPS轨迹划分为交通方式单一的子轨迹段,然后使用相同的方法对子轨迹段进行划分。实现结果表明,提出的算法能够有效识别不同出行方式,效果较一般更好。
- 方英兰杨勇
