手机定位数据驱动的用户行为与特征挖掘

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本文主要探讨了"利用手机定位数据的用户特征挖掘"这一主题,发表于2014年的武汉大学学报·信息科学版。随着手机定位数据的兴起,它作为一种新兴的空间数据,被广泛应用于分析个体或大规模群体的活动模式,尤其是在位置服务和城市规划等领域。作者提出了一种创新方法,将手机定位数据与区域内兴趣点(POI)、房产价格等因素相结合,通过空间聚类和语义分析技术,深入挖掘用户特征。 首先,文章介绍了使用DBSCAN算法来识别用户的核心活动区域,这是一种基于密度的空间聚类方法,有助于确定用户频繁出现和停留的地点。这一步骤对于理解用户的生活习惯和行为模式至关重要。 接着,作者假设用户的活动有一定的规律性,并据此对活动区域进行分类标注,这有助于构建用户的行为模型,例如工作区、居住区、休闲娱乐区等。这种分类有助于更准确地描绘出用户的日常生活轨迹。 在文本分析部分,文章引入自然语言处理技术,对POI的名称和描述进行词频分析,借此揭示用户的兴趣偏好,比如喜欢的餐饮类型、购物场所等。同时,结合区域内的POI类别分布和房价信息,可以推测用户的消费能力和收入水平,进一步细化用户画像。 通过对用户一个月的手机定位数据进行挖掘,这种方法可以有效揭示用户的重点活动区域和个体喜好,这对于提供个性化的基于位置的服务,如精准搜索和地理围栏服务具有实际价值。这项研究拓展了空间轨迹数据挖掘的应用范围,提升了位置服务的个性化和精准度,对于现代信息技术的发展和应用具有重要意义。