位置预测系列（一）

最新推荐文章于 2024-07-10 14:11:02 发布
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该文探讨ubicomp'13会议上的一篇论文，研究18个预测算法在位置转移预测上的性能。作者发现基于位置特征的算法预测精度高但不擅长检测转移，而时间特征的算法则相反。通过多数票决组合算法，提出参数优化方案以提高位置转移检测，并设定阈值策略。尽管能有效捕捉用户活动，但频繁运行对设备造成负担。论文属于马尔科夫模型应用，但在用户轨迹稀疏时可能面临‘冷启动’问题。

关于位置预测，在每年的顶级会议上都有很多文章出炉。下面就简单说说ubicomp'13年录用的一篇论文：The Influence of Temporal and Spatial Features on the Performance of Next-place Prediction Algorithms。

1.1 Motivation

基于用户移动行为的规律性，现有的位置预测方法都能够获得一个很高的预测精度。然而，目前的方法未能够有效地检测出用户在两个不同位置间的转移。精确地预测出用户在不同位置间的转移行为是非常重要的，比如在智能家居服务中，需要有效地检测出用户是离开家还是回到家，以便智能地关闭或开启某些服务。
最低0.47元/天 解锁文章
数据科学与机器学习案例之WiFi定位系统的位置预测
weixin_43217641的博客
08-12 1020
数据科学案例：WiFi定位系统的位置预测包括：文本数据处理与挖掘、可视化、k近邻与加权k近邻模型预测、R语言程序调试、最终模型预测。 以上就是本篇博客的全部内容，欢迎各位小伙伴批评指正，您的建议将是我不断更新的动力！谢谢！...
基于RFM使用XGBoost预测客户的下一个购买日是哪一天
Mr数据杨
09-23 8266
经过详细的分析和探讨成功地展示了如何使用数据分析和机器学习技术来预测客户的购买日。从数据的基础预处理开始，逐步深入到特征工程，有效地构建了用于预测的模型。通过计算RFM分数和进行客户分群，我们能够更好地理解客户的购买习惯和行为模式。分析最近三次购买之间的天数及其差异的均值和标准差为我们提供了深入的见解。此外留存有用信息和相关性分析帮助我们精确地定位了影响购买行为的关键因素。在建模分析和多模型验证阶段特别强调了xgboost模型的应用，该模型在预测准确性方面表现出色。
位置预测系列（三）
hustluy的专栏
06-17 3579
What’s Your Next Move: User Activity Prediction inLocation-based Social Networks 这篇文章来自于SDM’13年（SIAM InternationalConference on Data Mining 2013）的录用论文集，是关于在基于位置社交网络里面（LBSN）进行用户签到预测的。本文解决问题的角度很创新... 1.1 论文总结 为了预测用户的下一个签到活动类型，作者利用隐含马尔可夫模型（HMM）对用户的活动转移进行建模...
Location Prediction综述
vivian_ll的博客
11-28 1589
2012-Geolocation Prediction in Social Media Data by Finding Location Indicative Words finding location indicative words (LIWs) 朴素贝叶斯 LR 2012-Supervised Text-based Geolocation Using Language Models on an Adaptive Grid k-d树 KNN KL散度度量 2014-Hierarchical Discr
移动模型位置预测
漫长IT路
04-08 8429
文章目录1.研究现状2.轨迹数据概述及移动对象位置预测相关技术2.1 移动对象轨迹数据概述2.1.1 轨迹数据的获取2.1.2 轨迹数据的分类2.1.3 轨迹的相关概念 文章来自：李雯. 动态关系下的移动对象位置预测方法研究[D]. 1.研究现状   移动对象未来位置预测，主要以移动对象的历史行为数据，即轨迹数据作为研究对象，通过挖掘个体和群体运动中潜在的时空规律性以及移动对象运动中的交互情...
c获取光标位置_学术成果 | 基于社交媒体数据的用户位置预测模型
weixin_39636707的博客
11-23 347
内容导读用户位置预测在人群检测、交通疏导和位置服务推荐等方面都有非常重要的作用。现有的位置预测研究大都基于两种轨迹数据：GPS log数据和社交媒体签到数据。GPS数据采样频率高，数据稠密。对于这类数据的位置预测一般是先获取轨迹中的停留点(用户停留或者徘徊的区域)，然后根据历史的停留点信息对用户下一个可能的停留点进行预测。而社交媒体数据的个体时空轨迹往往比较稀疏分散，获取停留点的方法并不适用。现有...
位置预测系列（二）
hustluy的专栏
06-12 2884
这篇论文主要是预测用户在基于位置的社交网络中的下一次签到地点，是ICDM'12年录用的一篇文章。 1.1 论文概要 在这篇文章中，作者首先将位置预测问题阐述为位置排名问题，即把用户所在城市内的所有签到场所作为候选集，然后根据一定的规则将候选集中的场所进行排名。排名的规则所追求的目标就是尽可能的将用户下一次签到地点排在最前面。。。。。 1.2 读后感 优点。。。 缺点。。。 1.3 总结 总之，作为一篇数据挖掘论文被ICDM录用还是够格的。以一种纯数据挖掘的角度（特征提取->模型训练->模型测试）来进行位置预
Kaggle深度学习挑战赛——房价预测 (数据科学系列教程)
AI天才研究院
09-02 3283
数据科学家经常面临的问题之一就是如何从海量的数据中找寻有用的信息、洞察复杂问题，帮助企业产生价值。而在这个过程中，如何快速准确地完成预测任务，也是数据科学家们一直追求的目标。幸运的是，有了深度学习框架和高效的计算能力，机器学习模型已经可以在许多领域取得惊人的成果。在过去的几年里，很多数据科学家都参加或者尝试过Kaggle竞赛。这些竞赛涉及到不少不同类型的数据处理问题，比如图像识别、文本分类、时间序列分析等。通过战胜不同级别的机器学习模型，数据科学家们可以获得更多的宝贵经验，开拓数据分析新领域。
基于概率的位置预测算法
03-16
基于概率的位置预测算法
熵与空间位置预测
Fo*(Bi)的博客
08-07 1546
人类行为的预测对通讯服务、安全事务、公共健康、资源分配及信息服务等都有着重大的意义。Limits of Predictability in Human Mobility依据熵值分析得出了理论上人类空间访问行为有93%可以精确预测的(指预测下一次访问的地点，精确到手机基站覆盖的范围)，并定义了人类行为的3种熵： 用户访问不同地点的熵 即： 式中，Ni 表示历史中个体 i 所到达过的不同地点数目。 用户在不同地点被观察到的比例熵 即： 式中，pi(j) 表示个体 i 访问地点 j 的次数占总访问次数的比例。
k近邻算法-酒店入住位置预测（数据集）
02-27
k-近邻算法-预测入住位置（数据集） kaggle下载很麻烦 下载txt文档，里面是百度网盘的链接，永久有效 k-近邻算法-预测入住位置（数据集） kaggle下载很麻烦 下载txt文档，里面是百度网盘的链接，永久有效
卫星跟踪中位置预测的序列匹配算法
05-09
很经典的关于卫星跟踪算法的文章 针对卫星跟踪中位置预测的问题，分析了动力学模型方法的预测误差组成
GPS卫星位置定位及预测
11-16
通过读取广播星历文件进行卫星位置计算，将计算出的位置转化到WGS-84坐标系中，根据设定的用户位置以及卫星的位置，可计算出可视卫星。并且该算法有位置预测功能。星历文件路径需要自己改。其中附带广播星历文件。
在线社交网络中用户地理位置预测综述
fzq0625的博客
06-02 284
随着智能移动终端的日益普及，人们越来越多地利用社交网络平台（如Twitter、新浪微博等）获取信息、评论和交流. 虽然全球卫星定位系统（GPS）设备能够精确获取位置信息，但是大量用户出于隐私和安全的考虑不会直接共享自己的位置信息. 因此，如何获取在线用户的地理位置成为了一个前沿的研究领域以及学术界和工业界共同关注的重要课题，并且成为众多下游应用的基础，例如基于位置的定向广告投放、事件/地点的推荐、自然灾害或疾病预警和网络犯罪的追踪等.
【卡尔曼滤波】预测行人位置
最新发布
突围
07-10 315
预测行人位置
sklearn-分类算法-k近邻(kaggle案例 预测入住酒店位置)
tom199611的博客
08-12 1606
思想： 计算，预测样本，和其他样本之间的欧式距离，然后欧式距离最短的这些样本的目标值，认为是预测样本的目标值。 欧式距离：对应特征值相减，求平方和再开方 在应用算法 之前 要做标准化。不然值分布在0-1w 范围的特征 对欧式距离的影响太大， 值分布在0-10的特征对距离的影响忽略不计了 api： from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifie...
基于点云的三维重建_基于深度学习的物体抓取位置估计
weixin_39614874的博客
11-27 426
主讲题目：基于深度学习的物体抓取位置估计主要内容：机械臂抓取技术简介与入门方法主讲嘉宾：东北大学研究生，主要研究物体六自由度位姿估计，机械臂抓取。知乎视频​www.zhihu.com往期干货资源：汇总 | 国内最全的3D视觉学习资源，涉及计算机视觉、SLAM、三维重建、点云处理、姿态估计、深度估计、3D检测、自动驾驶、深度学习（3D+2D）、图像处理、立体视觉、结构光等方向！汇总 | 3D目标检测...
地图数据处理模型方法——预测模型方法
ch206265的博客
04-15 3186
一、初识 1.1 对预测地图的理解 1.2 对预测模型的简单了解 1.2.1 回归分析模型 1.2.2 时间序列分析模型 1.2.3 灰色系统理论 二、预测模型的使用 2.1 回归分析 2.1.1 几组概念 2.1.1.1 相关关系与函数关系 2.1.1.2 回归模型、回归函数和回归方程的区别 2.1.1.3 相关分析和回归分析、回归分析与拟合问题 2.1.1.4 相关系数、相关指数 2.1.2 一元线性回归 2.1.3 多元线性回归 2.1.4 拟合效果分析 2.1.4.1 残差的样本方差
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