杨东山
- 作品数：5 被引量：38H指数：3
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- 基于过滤-精炼策略的用户特定时间段移动轨迹特征提取
- 2017年
- 发现移动用户在特定时间段的轨迹特征是实现用户个性化推荐服务的关键之一.采用过滤--精炼策略,研究了如何从单用户的大量轨迹数据中发现其在较长时间内的特定时间段的兴趣点.在过滤阶段,将用户连续若干天中同一特定时间段内的轨迹数据进行基于密度的聚类,从而得到用户在这些天中每天的该特定时间段的停留点.在精炼阶段,对所有的停留点再一次聚类,进而得到用户在这些天中该特定时间段的兴趣点.最后,通过实验验证了该方法的有效性.
- 杨东山张晓滨
- 关键词：聚类兴趣点
- 移动环境下多情景源用户情景序列的提取被引量：14
- 2015年
- 由于移动智能终端传感器的多样化,多情景源数据信息之间关系也变得越来越紧密.针对这种情况,提出基于多情景源用户情景序列提取的隐马尔可夫模型(Hidden Markov Model,HMM)改进模型.首先通过移动传感器采集用户情景信息,利用笛卡尔乘积对多情景源数据信息进行融合,最后用HMM模型提取移动用户的情景数据序列.实验结果表明,该方法可有效地提取用户的情景数据序列.
- 刘明伟张晓滨杨东山
- 关键词：HMM
- 基于多特征相似的用户兴趣推荐被引量：9
- 2016年
- 通过协同过滤获取用户的兴趣是为其提供贴心的个性化服务的关键技术.针对传统的协同过滤推荐算法不仅只考虑用户间单个特征的相似性,而且忽略用户兴趣会随时间变化而变化,从而难以准确地预测目标用户的兴趣,针对上述问题,提出一种基于多特征相似的用户兴趣推荐算法.在近邻居中寻找出与目标用户多特征相似的用户,根据相似用户对项目的评分以及目标用户兴趣随时间变化的时间函数来预测目标用户对该项目的评分,从而达到向目标用户推荐的目的.实验结果表明,该算法与传统的协同过滤推荐算法相比,能有效地提高用户推荐的质量.
- 张晓滨杨东山朱保华
- 关键词：用户兴趣个性化推荐协同过滤时间函数
- 基于时间约束的Hausdorff距离的时空轨迹相似度量被引量：12
- 2017年
- 从海量的轨迹数据中发现用户的相似轨迹是实现基于位置的个性化服务推荐的关键技术之一。位置和时间是轨迹数据的两个重要属性,而已有的基于Hausdorff距离的轨迹相似度量只着重关注于位置属性。针对在计算轨迹间相似性时忽略了轨迹的时间属性这一问题,提出一种基于时间约束的Hausdorff距离的时空轨迹相似度量,利用滑动窗口挖掘两条较长轨迹中所有相似的子轨迹,进而判断较长轨迹间的相似性。实验结果表明,该时空轨迹相似度量具有更好的效果。
- 张晓滨杨东山
- 关键词：HAUSDORFF距离
- 改进RGM的用户情景状态序列信息预测方法被引量：3
- 2016年
- 用户情景状态序列信息缺失补齐是多数据源数据融合研究中数据预处理的关键问题之一.针对用户的情景数据序列中存在信息缺失的问题,在滚动灰色预测模型(RGM,rolling grey model)的基础上提出一种改进方法.该方法对已知用户情景状态原始数据序列进行幂指变换,通过变换后的数据进行滚动灰色预测并将预测出的数据进行幂指逆变换,从而得出情景状态缺失数据的预测值.实验结果表明,该方法在很大程度上提高了预测数据的精确性.
- 刘明伟张晓滨杨东山
- 关键词：RGM数据预测信息缺失
