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基于轨迹和兴趣点数据的城市功能区动态识别与时变规律可视分析
被引量：
13
1
作者
张慧杰
王蓉
+2 位作者
陈斌
侯亚芳
曲德展
《计算机辅助设计与图形学学报》
EI
CSCD
北大核心
2018年第9期1728-1740,共13页
目前,多数城市功能区识别方法仅依据路网和土地利用类型进行功能区的划分与识别,无法反映功能区范围及功能性随人类活动的动态变化.为此,提出基于轨迹数据挖掘与兴趣点语义分析的城市功能区识别与时空特征分析方法.通过考虑车辆行驶状...
目前,多数城市功能区识别方法仅依据路网和土地利用类型进行功能区的划分与识别,无法反映功能区范围及功能性随人类活动的动态变化.为此,提出基于轨迹数据挖掘与兴趣点语义分析的城市功能区识别与时空特征分析方法.通过考虑车辆行驶状况与区域功能的相关性,对特征轨迹点进行自适应密度聚类,并基于聚类中心利用Voronoi图合理划分功能区范围.为了有效地评价区域的复合功能性,利用潜在狄利克雷分布(latent Dirichlet allocation,LDA)模型对区域内兴趣点的类别信息挖掘主题词并计算相应的概率,在此基础上提出功能性强弱量化计算方法.基于轨迹数据的时变特性,构建交互式可视分析系统UFAVIS(urban functional areas visualization),进一步发掘人类活动对功能区时空模式的影响.利用结合时空特征分析的功能区识别方法对北京市真实数据进行了实验验证和具体案例分析,结果表明,UFAVIS能够准确识别区域的复合功能性,并发现功能区随人类活动的时空变化规律,为城市规划和政策制定提供依据.
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关键词
轨迹数据
功能区识别
时序分析
VORONOI图
潜在
dirichlet
分布
可视分析
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职称材料
基于标签主题的协同过滤推荐算法研究
被引量：
23
2
作者
文俊浩
袁培雷
+2 位作者
曾骏
王喜宾
周魏
《计算机工程》
CAS
CSCD
北大核心
2017年第1期247-252,258,共7页
传统基于标签的推荐算法仅考虑用户的评分信息,导致推荐准确度不高。为解决该问题,提出一种改进的协同过滤推荐算法。对用户-标签矩阵、资源-标签矩阵进行潜在Dirichlet分布建模,发掘推荐系统中的潜在语义主题,从语义层面计算用户对各...
传统基于标签的推荐算法仅考虑用户的评分信息,导致推荐准确度不高。为解决该问题,提出一种改进的协同过滤推荐算法。对用户-标签矩阵、资源-标签矩阵进行潜在Dirichlet分布建模,发掘推荐系统中的潜在语义主题,从语义层面计算用户对各资源的偏好概率,将计算出的偏好概率与协同过滤算法计算出的资源相似度相结合,预测用户偏好值,实现个性化推荐。在Movielens数据集上的实验结果表明,与传统基于标签的推荐算法相比,该算法能消除标签中存在的同义词、多义词等语义模糊问题,同时提高推荐准确度。
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关键词
标签主题
协同过滤
潜在
dirichlet
分布
模型
个性化推荐
相似度
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职称材料
基于潜在Dirichlet分布的图像分层表示模型
3
作者
贾振华
斯庆巴拉
《模式识别与人工智能》
EI
CSCD
北大核心
2013年第12期1146-1153,共8页
现有的图像分层表示方法严格局限于前馈型方式,不能较好地解决局部模糊性等问题.基于此,文中提出一种学习和推断层次结构所有分层的概率模型,它考虑递归的概率分解过程,通过推导得到金字塔式多层结构的潜在Dirichlet分布的衍生模型.该...
现有的图像分层表示方法严格局限于前馈型方式,不能较好地解决局部模糊性等问题.基于此,文中提出一种学习和推断层次结构所有分层的概率模型,它考虑递归的概率分解过程,通过推导得到金字塔式多层结构的潜在Dirichlet分布的衍生模型.该模型存在两个重要特性:增加表示层可提高平面模型的性能;采用全Bayesian概率方法优于其前馈型实现形式.在标准识别数据集上的实验结果表明,与现有的分层表示方法相比,该模型表现出较好性能.
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关键词
图像分层表示
前馈
概率模型
潜在
dirichlet
分布
(LDA)
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职称材料
题名
基于轨迹和兴趣点数据的城市功能区动态识别与时变规律可视分析
被引量：
13
1
作者
张慧杰
王蓉
陈斌
侯亚芳
曲德展
机构
东北师范大学信息科学与技术学院
智能信息处理吉林省高校重点实验室
东北师范大学图书馆
出处
《计算机辅助设计与图形学学报》
EI
CSCD
北大核心
2018年第9期1728-1740,共13页
基金
国家自然科学基金面上项目(41671379)
文摘
目前,多数城市功能区识别方法仅依据路网和土地利用类型进行功能区的划分与识别,无法反映功能区范围及功能性随人类活动的动态变化.为此,提出基于轨迹数据挖掘与兴趣点语义分析的城市功能区识别与时空特征分析方法.通过考虑车辆行驶状况与区域功能的相关性,对特征轨迹点进行自适应密度聚类,并基于聚类中心利用Voronoi图合理划分功能区范围.为了有效地评价区域的复合功能性,利用潜在狄利克雷分布(latent Dirichlet allocation,LDA)模型对区域内兴趣点的类别信息挖掘主题词并计算相应的概率,在此基础上提出功能性强弱量化计算方法.基于轨迹数据的时变特性,构建交互式可视分析系统UFAVIS(urban functional areas visualization),进一步发掘人类活动对功能区时空模式的影响.利用结合时空特征分析的功能区识别方法对北京市真实数据进行了实验验证和具体案例分析,结果表明,UFAVIS能够准确识别区域的复合功能性,并发现功能区随人类活动的时空变化规律,为城市规划和政策制定提供依据.
关键词
轨迹数据
功能区识别
时序分析
VORONOI图
潜在
dirichlet
分布
可视分析
Keywords
trajectory data
functional area identification
temporal analysis
Voronoi
latent
dirichlet
allocation（LDA）
visual analysis
分类号
TP391.41 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
基于标签主题的协同过滤推荐算法研究
被引量：
23
2
作者
文俊浩
袁培雷
曾骏
王喜宾
周魏
机构
信息物理社会可信服务计算教育部重点实验室
重庆大学软件学院
出处
《计算机工程》
CAS
CSCD
北大核心
2017年第1期247-252,258,共7页
基金
国家自然科学基金(61379158
61502062)
重庆市科技计划项目(cstc2014jcyj A40054)
文摘
传统基于标签的推荐算法仅考虑用户的评分信息,导致推荐准确度不高。为解决该问题,提出一种改进的协同过滤推荐算法。对用户-标签矩阵、资源-标签矩阵进行潜在Dirichlet分布建模,发掘推荐系统中的潜在语义主题,从语义层面计算用户对各资源的偏好概率,将计算出的偏好概率与协同过滤算法计算出的资源相似度相结合,预测用户偏好值,实现个性化推荐。在Movielens数据集上的实验结果表明,与传统基于标签的推荐算法相比,该算法能消除标签中存在的同义词、多义词等语义模糊问题,同时提高推荐准确度。
关键词
标签主题
协同过滤
潜在
dirichlet
分布
模型
个性化推荐
相似度
Keywords
topic of tag
collaborative filtering
Latent
dirichlet
Allocation （LDA） model
personalized recommendation
similarity
分类号
TP311 [自动化与计算机技术—计算机软件与理论]
下载PDF
职称材料
题名
基于潜在Dirichlet分布的图像分层表示模型
3
作者
贾振华
斯庆巴拉
机构
北华航天工业学院计算机科学与工程系
出处
《模式识别与人工智能》
EI
CSCD
北大核心
2013年第12期1146-1153,共8页
基金
河北省廊坊市科学技术支撑项目(No.2010011007)资助
文摘
现有的图像分层表示方法严格局限于前馈型方式,不能较好地解决局部模糊性等问题.基于此,文中提出一种学习和推断层次结构所有分层的概率模型,它考虑递归的概率分解过程,通过推导得到金字塔式多层结构的潜在Dirichlet分布的衍生模型.该模型存在两个重要特性:增加表示层可提高平面模型的性能;采用全Bayesian概率方法优于其前馈型实现形式.在标准识别数据集上的实验结果表明,与现有的分层表示方法相比,该模型表现出较好性能.
关键词
图像分层表示
前馈
概率模型
潜在
dirichlet
分布
(LDA)
Keywords
Image Hierarchical Representation, Feed-Forward, Probabilistic Model, Latent
dirichlet
Allocation （LDA）
分类号
TP391.41 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
下载PDF
职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于轨迹和兴趣点数据的城市功能区动态识别与时变规律可视分析
张慧杰
王蓉
陈斌
侯亚芳
曲德展
《计算机辅助设计与图形学学报》
EI
CSCD
北大核心
2018
13
下载PDF
职称材料
2
基于标签主题的协同过滤推荐算法研究
文俊浩
袁培雷
曾骏
王喜宾
周魏
《计算机工程》
CAS
CSCD
北大核心
2017
23
下载PDF
职称材料
3
基于潜在Dirichlet分布的图像分层表示模型
贾振华
斯庆巴拉
《模式识别与人工智能》
EI
CSCD
北大核心
2013
0
下载PDF
职称材料
已选择
0
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引证文献
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