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Applied Mechanics and Materials, 2014-09, Vol.644-650, p.3230-3234
Ort / Verlag
Zurich: Trans Tech Publications Ltd
Erscheinungsjahr
2014
Link zum Volltext
Quelle
Alma/SFX Local Collection
Beschreibungen/Notizen
In this paper, we present personalized routes recommendation on Location Based Social Network. We model user in both geographical space and semantic space, and define Activity Pattern to describe individual’s personalized character, i.e. individual’s activity regularity. We extract routes which match individual’s activity patterns from high similar users’ trajectories, and according to scoring strategy to recommend top-k routes to a user. We evaluated our method with a real GPS dataset collected from GeoLife. The results show that there exist Activity Pattern in individual’s movement, and our method is better than traditional Cosine-based Similarity method on both precision and k-cover.
Sprache
Englisch
Identifikatoren
ISBN: 9783038352464, 3038352462
ISSN: 1660-9336, 1662-7482
eISSN: 1662-7482
DOI: 10.4028/www.scientific.net/AMM.644-650.3230
Titel-ID: cdi_proquest_journals_1565589361
Format
–
Weiterführende Literatur
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