基于物理轨迹数据和社会网络的泛化行程推荐

摘要：

　　人类活动行程的制定往往基于宽泛的最初意向，通过综合考虑各种约束条件加以优化而完成。当前，基于位置点名称查找的行程制定方法，不支持用户一次性提交多个具有时序关系的宽泛出行意向，更不能同时为多个地理位置点提供详细的最优驾车方案。基于位置社交网络信息和车辆历史轨迹数据，探索了支持用户多个模糊意向输入的泛化行程推荐框架，主要工作包括：(1)对泛化的行程推荐问题进行建模；(2)设计并实现了基于分类树的地理位置点(POI)查询策略和算法；(3)提出了基于Voronoi图的GPS轨迹分析模型，并实现了任意两个位置点间最优行驶路径计算方法；(4)联合社会网络和语义交通信息图，基于蚁群算法进行行程的推荐，并实现了原型系统。实验及问卷调查结果表明，推荐结果的用户满意度可达80％。

关键词： 行程规划 泛化模型 优化设计 物理轨迹数据 社会网络

作者: MENG Xiang-Xu 孟祥旭 WANG Xiao-Dong 王晓东 ZHOU Xing-Ming 周兴铭

作者单位: National Key Laboratory of Parallel and Distributed Processing(College of Computer Science,National 并行与分布处理国家重点实验室(国防科学技术大学计算机学院),湖南长沙410073

会议类型: 国内会议

会议名称: 第六届中国传感器网络学术会议(CWSN 2012)

会议地点: 黄山

会议语种:中文

页码: 159-168

在线出版日期: 2012-10-25（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）