? 文章分析用戶的地理訪問(wèn)歷史記錄，給出用戶的行為模式，最后給出一種對(duì)位置貼標(biāo)簽的機(jī)制。

數(shù)據(jù)集：文獻(xiàn)[15]的，114個(gè)用戶長(zhǎng)達(dá)18個(gè)月的，來(lái)自兩個(gè)大學(xué)的學(xué)生和老師的記錄。

用戶訪問(wèn)的特征：

每個(gè)用戶總共訪問(wèn)了多少個(gè)地點(diǎn)？

每個(gè)地點(diǎn)被訪問(wèn)了多少次？

人們?cè)L問(wèn)新地點(diǎn)的比例？

個(gè)人信息（性別、年齡、職業(yè)）對(duì)用戶行為模式的影響。

訪問(wèn)記錄的時(shí)間分布。

地點(diǎn)的被訪問(wèn)特征：

地點(diǎn)都有哪些category？

地點(diǎn)被訪問(wèn)的時(shí)間分布。

文章主要考慮了10個(gè)category：Home、Friend-Home、Work/School等。

運(yùn)用機(jī)器學(xué)習(xí)的分類算法給地點(diǎn)貼category，主要思路：考慮多個(gè)特征，對(duì)訓(xùn)練集進(jìn)行特征萃取，然后對(duì)測(cè)試集進(jìn)行預(yù)測(cè)。關(guān)鍵在于特征的選取。本文考慮了如下四方面特征：

1）移動(dòng)特征（地點(diǎn)的訪問(wèn)頻率、單次持續(xù)時(shí)間、總時(shí)間、周內(nèi)時(shí)間分布）

2）應(yīng)用使用（用戶在訪問(wèn)每個(gè)地點(diǎn)時(shí)，都使用那些應(yīng)用）

3）藍(lán)牙使用（用戶在訪問(wèn)每個(gè)地點(diǎn)時(shí)，藍(lán)牙使用時(shí)間）

4）WiFi使用（用戶在訪問(wèn)每個(gè)地點(diǎn)時(shí)，WiFi使用時(shí)間）

自我感想：這個(gè)研究思路不錯(cuò)，想借鑒。

總結(jié)

以上是生活随笔為你收集整理的The Places of Our Lives: Visiting Patterns and Automatic Labeling from Longitudinal Smartphone Data的全部?jī)?nèi)容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問(wèn)題。

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