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面向興趣點推薦的時空序列模式挖掘方法_劉穎
隨著移動通信的迅速發展， 以手機為代表的移動設備的成為人們生活中不可或缺的工具， 人們可以利用手機等移動設備來記錄他們所達到的位置。本文將通過用戶對興趣點訪問所產生的系列位置數據， 依據時空數據的特性對原始數據集進行預處理，利用模式挖掘的方法分析興趣點訪問序列中的頻繁模式， 根據用戶當前所在的位置或最近訪問序列通過序列分析的方法進行模式匹配，并按照匹配程度給出興趣點推薦列表。序列模式挖掘的方法最初主要應用在客戶購買行為模式的分析和預測，來制定有效的營銷策略，而最近該方法越來越受到人們的重視，應用領域也越來越廣泛，如汪琳的 WEB 挖掘，褚紅丹的用戶訪問興趣路徑挖掘等。而序列分析方法最早出現在分子生物學領域而且目前已經有較大的發展和廣泛的應用，例如 DNA 序列和氨基酸序列的分析， 但是 Wilson 提出的序列分析方法改進了傳統生物信息學的序列分析方法， 并應用該方法研究一些社會群體的行為模式， 而李雄在利用序列分析方法來研究城市居民時空行為。目前推薦系統主要使用協作過濾的方法，該方法對用戶的每一個行為是被看作孤立的項，而本文中將關注用戶在某個時間段內所有的行為模式即看作該用戶的序列行為模式， 因此本文利用序列模式挖掘結合序列分析的方法找出用戶可能會感興趣的地點列表。
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