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公开(公告)号：CN109902883B
公开(公告)日：2022-10-11
申请号：CN201910229248.8
申请日：2019-03-25
Applicant: 重庆邮电大学
Abstract: 本发明涉及一种基于个性化层次核密度估计的签到位置预测方法，属于数据分析技术领域。该方法包括：S1：利用提取的签到位置数据，建立基于地理空间的二元核密度估计；S2：构建自适应带宽的核密度估计，为每个数据点选择各自的带宽；S3：构建个性化的层次核密度估计；S4：利用梯度下降算法计算出参数值。本发明为用户提供了个性化的签到预测，同时，解决了签到数据太少造成的数据稀疏性问题，贴近实际生活，使得预测的结果更加的准确。
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公开(公告)号：CN108364098B
公开(公告)日：2020-11-20
申请号：CN201810129059.9
申请日：2018-02-08
Applicant: 重庆邮电大学
IPC: G06F30/27
Abstract: 本发明涉及一种天气特征对用户签到影响的度量方法，该方法包含如下步骤：S1：通过历史数据分析找到对用户签到影响较大的天气特征；S2：对找到的历史数据中的天气特征进行高斯拟合并计算签到地点的历史天气得分；S3：选择神经网络；S4：将所述历史天气得分分为训练集和测试集，并对所述神经网络进行学习和训练；S5：对训练好的神经网络通过所述测试集进行测试；S6：将当前的天气特征作为输入，通过训练出的神经网络计算出当前的天气得分。本发明考虑了以前没考虑到的天气特征对用户签到的影响，通过计算用户当前可达地点的天气得分就能很好的预测其下一个兴趣点。
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公开(公告)号：CN109902883A
公开(公告)日：2019-06-18
申请号：CN201910229248.8
申请日：2019-03-25
Applicant: 重庆邮电大学
Abstract: 本发明涉及一种基于个性化层次核密度估计的签到位置预测方法，属于数据分析技术领域。该方法包括：S1：利用提取的签到位置数据，建立基于地理空间的二元核密度估计；S2：构建自适应带宽的核密度估计，为每个数据点选择各自的带宽；S3：构建个性化的层次核密度估计；S4：利用梯度下降算法计算出参数值。本发明为用户提供了个性化的签到预测，同时，解决了签到数据太少造成的数据稀疏性问题，贴近实际生活，使得预测的结果更加的准确。
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公开(公告)号：CN108364098A
公开(公告)日：2018-08-03
申请号：CN201810129059.9
申请日：2018-02-08
Applicant: 重庆邮电大学
Abstract: 本发明涉及一种天气特征对用户签到影响的度量方法，该方法包含如下步骤：S1：通过历史数据分析找到对用户签到影响较大的天气特征；S2：对找到的历史数据中的天气特征进行高斯拟合并计算签到地点的历史天气得分；S3：选择神经网络；S4：将所述历史天气得分分为训练集和测试集，并对所述神经网络进行学习和训练；S5：对训练好的神经网络通过所述测试集进行测试；S6：将当前的天气特征作为输入，通过训练出的神经网络计算出当前的天气得分。本发明考虑了以前没考虑到的天气特征对用户签到的影响，通过计算用户当前可达地点的天气得分就能很好的预测其下一个兴趣点。
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