移动用户下一地点预测新方法

作     者：马春来 单洪 李志 朱立新 MA Chun-lai SHAN Hong LI Zhi ZHU Li-xin

作者机构：解放军电子工程学院安徽合肥230037 

出 版 物：《浙江大学学报（工学版）》 (Journal of Zhejiang University：Engineering Science)

年 卷 期：2016年第50卷第12期

页      面：2371-2379页

核心收录：

学科分类：0839[工学-网络空间安全] 08[工学] 081201[工学-计算机系统结构] 0812[工学-计算机科学与技术（可授工学、理学学位）] 

主　　题：移动马尔可夫链(MMC) 皮特曼-尤尔过程 位置熵 移动用户 下一地点预测 

摘      要：针对目前移动用户地点预测方法对时间的依赖性较强且在小数据集上表现差的问题,提出一种基于皮特曼-尤尔及移动马尔可夫链(PY-MMC)模型的下一步地点预测方法.该方法综合考虑目标用户轨迹的短时效应及幂律分布特征.以用户的时间位置熵为参考,计算可预测性因子.依据该因子对皮特曼-尤尔模型及移动马尔可夫链模型输出的概率线性加权,建立PY-MMC模型.利用新模型计算每个下一步候选地点的概率,并取最大者输出,完成下一步地点的预测.以Geolife及Foursquare数据集为例,采用一步准确率、一步候选准确率及平均准确率3个评估指标进行实验.结果表明:新方法能够有效克服基于MMC模型的预测方法准确率随时间波动较大的不足.同时,该方法解决了基于PY模型的预测方法对子序列长度过度依赖的问题.