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| 內容簡介： |
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本书根据作者近年来在移动数据挖掘方向的研究成果和工作进行编写，在主题上和当前学术界和工业界的热点相一致，自成体系，内容丰富，介绍了移动数据挖掘的基本概念和方法，包括移动数据预处理、用户移动模型、用户画像以及兴趣位置推荐等等。
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| 目錄：
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目 录
丛书前言
前言
第1章 引言1
1.1 移动数据及其价值1
1.2 概念与定义4
1.3 挑战5
1.4 本书简介7
第2章 移动数据预处理10
2.1 移动数据简介10
2.2 缺失数据补全18
2.2.1 公交卡的上下点补全19
2.2.2 地点类别补全23
2.3 重要地点检测25
2.4 语义信息标注29
2.4.1 区域功能标记29
2.4.2 地点命名36
第3章 用户移动建模42
3.1 基于人类动力学的移动建模研究43
3.1.1 连续时间的随机游走模型43
3.1.2 引力模型47
3.2 基于时空数据挖掘的移动建模研究47
3.2.1 马尔可夫链模型48
3.2.2 时间规律性模型58
3.2.3 时空降维模型60
3.2.4 社交关系影响63
3.2.5 新颖地点预测65
3.2.6 预测算法的融合66
第4章 基于移动数据的用户画像73
4.1 显性属性预测74
4.1.1 移动数据和显性属性的关联74
4.1.2 位置画像模型76
4.2 隐性属性预测80
4.2.1 猎奇心理特质挖掘80
4.2.2 消费冲动心理挖掘85
第5章 个性化兴趣地点推荐90
5.1 协同过滤92
5.1.1 基于邻域的方法93
5.1.2 基于社交相似性的协同过滤95
5.1.3 基于模型的方法95
5.2 基于内容的过滤102
5.2.1 内容过滤方法简介103
5.2.2 地理建模104
5.2.3 文本内容与情感分析108
5.3 混合方法110
5.3.1 混合模型基本方法110
5.3.2 地理建模和协同过滤的联合模型111
5.3.3 社交正则化的矩阵分解116
5.3.4 内容感知的协同过滤方法117
5.3.5 集成学习120
5.4 情境感知的协同过滤方法120
5.4.1 时间感知的地点推荐120
5.4.2 序列化地点推荐124
5.5 地点推荐系统的评价124
第6章 结语126
参考文献128
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| 內容試閱：
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‖前 言随着室内外定位、移动社交网络和物联网技术的发展与普及，移动数据的种类、规模和产生速度都在迅速增长。这些数据中有很大一部分是由人产生的，也就是通过各种方式记录下来的人的活动历史。它们包含了大量的知识，对于众多实际应用有着重要的价值。我们可以通过对这些数据进行挖掘，来发现人类出行的规律，并针对用户的属性和兴趣爱好生成画像，从而为用户提供更加个性化的服务，包括交通出行规划、旅游线路和购物餐饮推荐等。这些知识还能用来研究疾病传播、城市发展及人类迁徙等具有重大社会意义的科学问题。近年来，针对移动数据的挖掘已经成为学术界和工业界的热点之一。
本书作者所在的研究团队从十年前就开始在该领域开展研究，并在2006年进行的GeoLife项目中通过用户分享的移动数据研究用户的出行模式，为旅游线路规划等应用提供支持，相关论文也被广泛引用。本书第一作者，即目前任教于电子科技大学的连德富教授，长期针对基于移动数据的推荐系统进行研究，已经发表了大量有影响力的研究成果。
在实际应用中，移动数据的形式多种多样，既有来自移动社交网络的签到数据、来自运营商的日志数据，也有来自公交计费系统的刷卡记录数据。本书从分析移动数据的特性出发，探讨和设计针对移动数据的数据挖掘算法，并指出在该领域展开研究将要面临的挑战。
希望本书能够帮助有兴趣研究移动数据挖掘的读者缩短学习的过程，并共同推进该领域的研究进展。
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