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基于粗糙神经网络的用户轨迹数据深度挖掘被引量：3
《计算机仿真》2021年第11期361-365,共5页秦泽浩 赵理 
国家自然科学基金面上项目(52077007);北京市教育委员会科技计划项目(KM201811232003)。
利用目前方法对用户轨迹数据深度挖掘时,没有提取用户轨迹特征,存在终点预测精度低、系统模型鲁棒性低和系统模型命中率差的问题。于是提出基于粗糙神经网络的用户轨迹数据深度挖掘方法,通过对用户行为的影响因素进行分析与处理,获取用...
关键词：粗糙神经网络 用户轨迹数据 深度挖掘 粗糙集 聚类 
基于最短时间距离的校园无线网络用户关联性度量
《计算机工程与科学》2019年第10期1755-1762,共8页李鑫健 刘漫丹 
在校园网络中,存在着大量的信息系统,记录着用户的日常行为信息。通过对大量用户的日常轨迹信息分析,可以发现用户之间的行为关联性,度量用户之间的社会关系强度。基于上海某校的校园网络数据特点,提出了一种改进的基于用户时间序列模型...
关键词：用户轨迹数据 时空序列模型 用户关联性度量 聚类分析 
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