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基于出行方式及语义轨迹的位置预测模型

章静蕾; 石海龙; 崔莉 中国科学院计算技术研究所; 北京100190; 中国科学院大学; 北京100049
  • 出行方式识别  
  • 频繁模式挖掘算法  
  • 语义轨迹  
  • 位置轨迹  
  • 位置预测  

现有位置预测方法的研究多集中于对轨迹数据的挖掘和分析,而在如何通过轨迹数据中含有的信息内容以及外源数据以提高位置预测精确度方面的研究尚不深入,有很大研究空间.提出了一种挖掘语义轨迹信息并结合出行方式的未来位置预测模型,该模型首先可实现根据语义轨迹进行相似用户挖掘,并结合个人语义轨迹和相似用户位置轨迹得到频繁模式集合,最后结合2个集合对目标轨迹得到未来位置预测候选集;然后可实现对未来出行方式进行识别,同时结合历史出行方式和位置轨迹数据,建立Markov模型对未来位置进行预测得到候选集,最后结合前一部分的候选集得到最终未来位置结果.此模型不仅能结合语义轨迹挖掘相似用户的行为活动,还可同时融合出行方式的外源数据克服位置轨迹的局限性.实验验证表明:该模型能对日常生活中的轨迹位置数据进行预测并达到86%的精确度,同时在不同的频繁模式支持度下,其精确度都比未结合出行方式模型时平均高出5%,因此本模型对位置预测结果的提高具有有效性.

  • 基于出行方式及语义轨迹的位置预测模型

    作者:章静蕾; 石海龙; 崔莉 期刊:《计算机研究与发展》 2019年第07期

    现有位置预测方法的研究多集中于对轨迹数据的挖掘和分析,而在如何通过轨迹数据中含有的信息内容以及外源数据以提高位置预测精确度方面的研究尚不深入,有很大研究空间.提出了一种挖掘语义轨迹信息并结合出行方式的未来位置预测模型,该模型首先可实现根据语义轨迹进行相似用户挖掘,并结合个人语义轨迹和相似用户位置轨迹得到频繁模式集合,最后结...

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  • 面向数字型的轻量级保形加密算法研究

    作者:刘波涛; 彭长根; 吴睿雪; 丁红发; 谢明明 期刊:《计算机研究与发展》 2019年第07期

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  • 一种基于域名请求伴随关系的恶意域名检测方法

    作者:彭成维; 云晓春; 张永铮; 李书豪 期刊:《计算机研究与发展》 2019年第06期

    恶意域名在网络非法攻击活动中承担重要的角色.恶意域名检测能够有效地减少攻击活动所带来的经济损失.提出CoDetector恶意域名检测模型,通过挖掘域名请求之间潜在的时空伴随关系进行恶意域名检测.研究发现域名请求之间存在彼此伴随关系,而并非相互独立.因此,彼此伴随的域名之间存在紧密关联,偏向于同时是正常域名或恶意域名.1)利用域名请求的先...

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    物联网的发展一直面临着严峻的安全威胁和挑战,而物联网数据的安全共享及细粒度访问控制是其急需应对的安全问题之一.针对该问题,提出一种面向物联网数据安全共享的访问结构隐藏的属性基加密方案.该方案在保证数据隐私的情况下,能够实现密文数据的细粒度访问控制.首先提出一种将身份加密方案(identity-based encryption,IBE)转换为支持多值属性...

计算机研究与发展

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