産品特色

內容簡介

本書根據作者近年來在移動數據挖掘方嚮的研究成果和工作進行編寫，在主題上和當前學術界和工業界的熱點相一緻，自成體係，內容豐富，介紹瞭移動數據挖掘的基本概念和方法，包括移動數據預處理、用戶移動模型、用戶畫像以及興趣位置推薦等等。

目錄

叢書前言
前言
第1章　引言1
　　1.1　移動數據及其價值1
　　1.2　概念與定義4
　　1.3　挑戰5
　　1.4　本書簡介7
第2章　移動數據預處理10
　　2.1　移動數據簡介10
　　2.2　缺失數據補全18
　　　　2.2.1　公交卡的上下點補全19
　　　　2.2.2　地點類彆補全23
　　2.3　重要地點檢測25
　　2.4　語義信息標注29
　　　　2.4.1　區域功能標記29
　　　　2.4.2　地點命名36
第3章　用戶移動建模42
　　3.1　基於人類動力學的移動建模研究43
　　　　3.1.1　連續時間的隨機遊走模型43
　　　　3.1.2　引力模型47
　　3.2　基於時空數據挖掘的移動建模研究47
　　　　3.2.1　馬爾可夫鏈模型48
　　　　3.2.2　時間規律性模型58
　　　　3.2.3　時空降維模型60
　　　　3.2.4　社交關係影響63
　　　　3.2.5　新穎地點預測65
　　　　3.2.6　預測算法的融閤66
第4章　基於移動數據的用戶畫像73
　　4.1　顯性屬性預測74
　　　　4.1.1　移動數據和顯性屬性的關聯74
　　　　4.1.2　位置畫像模型76
　　4.2　隱性屬性預測80
　　　　4.2.1　獵奇心理特質挖掘80
　　　　4.2.2　消費衝動心理挖掘85
第5章　個性化興趣地點推薦90
　　5.1　協同過濾92
　　　　5.1.1　基於鄰域的方法93
　　　　5.1.2　基於社交相似性的協同過濾95
　　　　5.1.3　基於模型的方法95
　　5.2　基於內容的過濾102
　　　　5.2.1　內容過濾方法簡介103
　　　　5.2.2　地理建模104
　　　　5.2.3　文本內容與情感分析108
　　5.3　混閤方法110
　　　　5.3.1　混閤模型基本方法110
　　　　5.3.2　地理建模和協同過濾的聯閤模型111
　　　　5.3.3　社交正則化的矩陣分解116
　　　　5.3.4　內容感知的協同過濾方法117
　　　　5.3.5　集成學習120
　　5.4　情境感知的協同過濾方法120
　　　　5.4.1　時間感知的地點推薦120
　　　　5.4.2　序列化地點推薦124
　　5.5　地點推薦係統的評價124
第6章　結語126
參考文獻128

前言/序言

　　隨著室內外定位、移動社交網絡和物聯網技術的發展與普及，移動數據的種類、規模和産生速度都在迅速增長。這些數據中有很大一部分是由人産生的，也就是通過各種方式記錄下來的人的活動曆史。它們包含瞭大量的知識，對於眾多實際應用有著重要的價值。我們可以通過對這些數據進行挖掘，來發現人類齣行的規律，並針對用戶的屬性和興趣愛好生成畫像，從而為用戶提供更加個性化的服務，包括交通齣行規劃、旅遊綫路和購物餐飲推薦等。這些知識還能用來研究疾病傳播、城市發展及人類遷徙等具有重大社會意義的科學問題。近年來，針對移動數據的挖掘已經成為學術界和工業界的熱點之一。

　　本書作者所在的研究團隊從十年前就開始在該領域開展研究，並在2006年進行的GeoLife項目中通過用戶分享的移動數據研究用戶的齣行模式，為旅遊綫路規劃等應用提供支持，相關論文也被廣泛引用。本書第一作者，即目前任教於電子科技大學的連德富教授，長期針對基於移動數據的推薦係統進行研究，已經發錶瞭大量有影響力的研究成果。

　　在實際應用中，移動數據的形式多種多樣，既有來自移動社交網絡的簽到數據、來自運營商的日誌數據，也有來自公交計費係統的刷卡記錄數據。本書從分析移動數據的特性齣發，探討和設計針對移動數據的數據挖掘算法，並指齣在該領域展開研究將要麵臨的挑戰。

　　希望本書能夠幫助有興趣研究移動數據挖掘的讀者縮短學習的過程，並共同推進該領域的研究進展。

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