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题名基于Min-Hash数据降维的伴随关系研究
被引量：1
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作者
黄晓雄
李博文
卢云亮
林璋
史超
陈伟
章武盛
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机构
广州汇智通信技术有限公司
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出处
《中国电子科学研究院学报》
北大核心
2020年第10期984-988,共5页
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基金
国家重点研发计划(2017YFC0820500)。
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文摘
文中提出一种新的计算伴随关系(同行、同停留)的方法,该方法基于手机信号数据、人脸行踪和车辆记录等多源数据。首先,利用ID-MAPPING技术将多源数据统一关联到同一ID,实现数据融合;接着,采用min-Hash算法进行数据降维,降低运算量和存储空间;最后,利用分块Hash映射将具有相同轨迹特征片段的用户映射进同一个桶,计算时空相似度,得到具有相似时空序列的人员列表,从而生成伴随关系。实测数据表明:该方法在提高伴随关系准确度的同时,运行效率比传统方法提升了12倍。
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关键词
伴随关系
ID-MAPPING
min-Hash
时空相似度
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Keywords
accompany relation
ID-MAPPING
min-Hash
space-time similarity
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分类号
TP301.6
[自动化与计算机技术—计算机系统结构]
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