[发明专利]基于因子图模型的移动用户位置预测方法

摘要

本发明公开了一种基于因子图模型的移动用户位置预测方法，步骤如下：对用户的移动轨迹数据进行聚类，并剔除一些少见的位置点，得到用户的候选位置集合；从用户的历史记录日志中提取用户的时间特征，位置特征，网络状态特征和社交特征；对用户不同类型特征之间的关联情况用因子进行定义和表示，并构建因子图模型；训练该模型，并对用户下一时刻的位置进行预测。该发明综合考虑用户相邻时刻位置之间的时空关联性，以及用户的网络状态、社交行为对位置的影响，并用不同类型的因子来刻画不同类型特征对位置的影响，利用因子图模型将不同类型特征之间的关联进行有效地融合，该方法能显著提高移动用户位置预测的准确率。

主权项

1.一种基于因子图模型的移动用户位置预测方法，其特征在于，所述的移动用户位置预测方法包括下列步骤：S1、提取用户候选位置集合，即对用户的移动轨迹数据进行聚类，剔除用户不常去的位置点，从而产生该用户的候选位置点，组成候选位置集合；S2、提取用户在不同时刻下的网络状态，不同社交行为类型的频率以及位置点，得到用户的时间特征、网络状态特征、社交特征以及位置特征；S3、建立移动用户行为序列，即将提取到的用户特征按照时间顺序转化为序列，序列中每个元组的格式为[时间特征，位置特征，网络状态特征，社交特征]；S4、对不同类型特征之间的关联情况进行定义，并利用因子图模型将所有特征有效地融合到一个统一的框架中；S5、对构建的因子图模型进行训练，并预测用户下一时刻的位置点。