陈勐

作品数：2被引量：7H指数：2
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供职机构：山东大学计算机科学与技术学院更多>>
发文主题：签到哈夫曼编码向量更多>>
发文领域：自动化与计算机技术更多>>
发文期刊：《计算机应用》《中国科学：信息科学》更多>>
所获基金：山东省科技发展计划项目山东省自然科学基金国家自然科学基金国家重点基础研究发展计划更多>>
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基于时序特征的移动模式挖掘被引量：5
《中国科学：信息科学》2016年第9期1288-1297,共10页陈勐 刘洋 王月 禹晓辉 
国家自然科学基金(批准号:61272092;61572289);山东省自然科学基金(批准号:ZR2012FZ004;ZR2015FM002);山东省科技发展计划基金(批准号:2014GGE27178);国家重点基础研究发展计划(973计划)(批准号:2015CB352500);泰山学者计划基金资助项目
定位设备(如GPS)的广泛使用产生了大量时空轨迹,合理地利用这些轨迹数据可以帮助挖掘用户移动模式.本文基于轨迹的时序特征提出一种新的模型来挖掘用户隐含移动模式.考虑到轨迹的特点:(1)位置顺序对于理解用户移动模式很重要;(2)用户的...
关键词：时空轨迹 移动模式挖掘 时序特征 签到数据 生成模型 
基于深度表示模型的移动模式挖掘被引量：2
《计算机应用》2016年第1期33-38,共6页陈勐 禹晓辉 刘洋 
国家自然科学基金资助项目(61272092);山东省自然科学基金资助项目(ZR2012FZ004);山东省科技发展计划基金资助项目(2014GGE27178);国家973计划项目(2015CB352500);泰山学者计划基金资助项目~~
针对时空轨迹中位置顺序和时间对于理解用户移动模式的重要性,提出了一种新的用户轨迹深度表示模型。该模型考虑到时空轨迹的特点:1)不同的位置顺序表示不同的移动模式;2)轨迹有周期性并且在不同的时间段有变化。首先,将两个连续的位置...
关键词：时空轨迹挖掘 用户移动模式 深度表示模型 时间位置序列向量 哈夫曼编码 
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