[发明专利]一种使用轨迹嵌入对用户活动轨迹建模的方法

权利要求书

1.一种使用轨迹嵌入对用户活动轨迹建模的方法，其特征在于，首先利用高斯混合模型来模拟用户的活动时间分布，并通过时间分割步骤将用户活动时间分成多个时间片段，接着提出一个轨迹嵌入算法，通过把轨迹嵌入算法作为段落来挖掘活动轨迹的序列性，最后使用一个哈希算法来达到降维的目的，将用户向量转化为对应的二进制编码并计算用户之间的相似度。

2.根据权利要求1所述的使用轨迹嵌入对用户活动轨迹建模的方法，其特征在于，所述的高斯混合模型的公式为：

给定一个活动α，表示在时间单元t时执行该活动的用户数为y_t，假设满足单高斯分布，其中，K是单高斯分布的数量，ω_k是第k个分布对应的权重。μ_k和表示第k个分布的均值和方差。

3.根据权利要求2所述的使用轨迹嵌入对用户活动轨迹建模的方法，其特征在于，所述的ω_k,μ_k,三个参数使用EM算法来估计，通过在E步和M步之间来回迭代来实现，具体过程如下：

(1)随机初始化所有参数，一天被分割成24个单元，每个小时代表一个单元；

(2)E步中，属于第k个分布的观测值的先验概率为

(3)M步中，所有参数基于新的先验概率来跟新，跟新后的参数通过以下公式可得

(4)重复步骤(2)和(3)，直至收敛。

4.根据权利要求1所述的使用轨迹嵌入对用户活动轨迹建模的方法，其特征在于，所述的轨迹嵌入算法应用段向量来概括每位用户活动的序列性，是一种从文本中学习连续分布式向量表示的无监督方法。