科研之友
微信
新浪微博
Facebook
分享链接
摘要
轨迹数据作为典型的时空大数据,具有较高的研究和应用价值。然而现有的轨迹数据挖掘主要聚焦于轨迹的空间特征,而较少关注轨迹数据语义的深度分析。本文面向智慧旅游服务的需求,重点探讨了旅游轨迹的轨迹停留点语义的自动标注问题。首先,针对POI短文本的特点,提出了基于《同义词词林》进行短文本语义扩展的方法对POI短文本进行特征扩展;同时,在顾及POI短文本的关键词集中、类别词分散等特征基础上,提出了改进TF-IDF的POI自动分类方法;其次,在POI分类的基础上,采用Native Bayes方法对轨迹停留点进行语义标注。结果表明,基于改进TF-IDF方法的POI自动分类可以达到约83%的精度,能够较好地实现POI的分类;而在POI自动分类基础上,基于Native Bayes的轨迹语义标注可以达到74%的精度,较好地实现了旅游轨迹停留点自动语义标注的目标。
- 单位
