張書(shū)欽 王金洋 白光耀 張敏智

摘? 要：在位置預(yù)測(cè)研究中，歷史軌跡通常呈現(xiàn)分布稀疏和結(jié)構(gòu)單一的特點(diǎn)，導(dǎo)致預(yù)測(cè)模型準(zhǔn)確率下降。針對(duì)此問(wèn)題，利用用戶屬性特征和歷史軌跡特征度量用戶相似性，對(duì)相似用戶進(jìn)行分簇;并提出基于相似用戶簇的LSTM神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)模型SG-LSTM（Similar Group based LSTM model），以改善軌跡數(shù)據(jù)的稀疏性問(wèn)題。實(shí)驗(yàn)表明，模型能夠較好地捕捉用戶的移動(dòng)規(guī)律，預(yù)測(cè)準(zhǔn)確率超過(guò)87.90%，在準(zhǔn)確率和時(shí)間復(fù)雜度方面均優(yōu)于傳統(tǒng)模型。

關(guān)鍵詞：稀疏時(shí)空數(shù)據(jù);用戶相似性;LSTM;位置預(yù)測(cè)

中圖分類(lèi)號(hào)：TN92? ? ? ?文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A 文章編號(hào)：2096-4706（2020）24-0164-05

Location Prediction Based on Wi-Fi Spatiotemporal Data

ZHANG Shuqin，WANG Jinyang，BAI Guangyao，ZHANG Minzhi

（School of Computer Science，Zhongyuan University of Technology，Zhengzhou? 450007，China）

Abstract：In the research of location prediction，historical trajectories usually show the characteristics of sparse distribution and single structure，which leads to a decline in the accuracy of the prediction model. To solve this problem，the similarity of users is measured by using user attribute characteristics and historical track characteristics，and similar users are clustered;and proposes similar user cluster based LSTM neural network prediction model SG-LSTM（Similar Group based LSTM model）to improve the sparsity of trajectory data. The experimental results show that the model can better capture the users movement rule，and the prediction accuracy is more than 87.90%，which is better than the traditional model in terms of accuracy and time complexity.

Keywords：sparse spatiotemporal data;user similarity;LSTM;location prediction

0? 引? 言

隨著5G通信技術(shù)的發(fā)展及智能設(shè)備的普及，人們得以獲取大規(guī)模的時(shí)空數(shù)據(jù)，基于海量時(shí)空數(shù)據(jù)的人類(lèi)移動(dòng)性預(yù)測(cè)受到人們的廣泛關(guān)注[1-3]。在公共服務(wù)方面，軌跡預(yù)測(cè)可應(yīng)用于交通管理[4]、公共安全預(yù)警[5]等，以提升公共設(shè)施的服務(wù)效率;在個(gè)人服務(wù)方面，也可用于個(gè)性化推薦[6]、智能導(dǎo)航等，以提升用戶體驗(yàn)。隨著此類(lèi)基于個(gè)性化服務(wù)的應(yīng)用激增，從人們的歷史軌跡中挖掘移動(dòng)模式，并預(yù)測(cè)未來(lái)去向已成為一種迫切的需要。

目前，基于時(shí)空數(shù)據(jù)的位置預(yù)測(cè)研究面臨以下問(wèn)題：

（1）時(shí)空數(shù)據(jù)稀疏性?？色@取的時(shí)空數(shù)據(jù)大多是低采樣的，在采集過(guò)程中由于數(shù)據(jù)丟失或者用戶拒絕分享位置信息導(dǎo)致采集的用戶歷史軌跡數(shù)據(jù)較為稀疏。

（2）時(shí)空數(shù)據(jù)單一性。人類(lèi)移動(dòng)具有規(guī)律性，通常每天只訪問(wèn)固定的幾個(gè)位置，因此在低采樣的情況下，用戶的歷史軌跡包含的位置點(diǎn)比較單一。

以上問(wèn)題導(dǎo)致預(yù)測(cè)模型在訓(xùn)練過(guò)程中因缺少足夠的上下文信息，不能很好地捕捉用戶的移動(dòng)偏好特征，降低了預(yù)測(cè)準(zhǔn)確率。

針對(duì)以上問(wèn)題，本文采用劃分相似用戶簇的方法強(qiáng)化用戶的歷史軌跡上下文信息，有效緩解歷史軌跡的稀疏性和單一性;并提出了一種基于相似用戶簇的LSTM神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)模型，以更好地建模軌跡序列數(shù)據(jù)。

1? 相關(guān)工作

目前基于時(shí)空數(shù)據(jù)的軌跡預(yù)測(cè)工作主要分為基于模式的方法和基于模型的方法[7-9]?；谀Ｊ降姆椒ㄊ紫葟拇罅康臍v史軌跡中發(fā)現(xiàn)頻繁軌跡模式，例如順序模式和周期模式等，然后將當(dāng)前查詢(xún)軌跡與頻繁軌跡模式進(jìn)行匹配，從而達(dá)到軌跡預(yù)測(cè)的目的。Monreale等[10]提出了基于模式的軌跡預(yù)測(cè)模型WhereNext，該方法從移動(dòng)對(duì)象的歷史軌跡數(shù)據(jù)中挖掘頻繁項(xiàng)集作為移動(dòng)模式，并用該模式表示用戶頻繁訪問(wèn)的地點(diǎn)，同時(shí)利用T-Pattern Tree查詢(xún)發(fā)現(xiàn)最優(yōu)匹配軌跡?；谀Ｊ降姆椒ㄓ捎诿看胃露夹枰匦峦诰蝾l繁項(xiàng)集，此外在面向稀疏或者單一性數(shù)據(jù)時(shí)可能存在無(wú)法挖掘頻繁模式的情況，導(dǎo)致預(yù)測(cè)效果不理想。LSTM作為時(shí)序數(shù)據(jù)處理的主流工具，在軌跡預(yù)測(cè)領(lǐng)域應(yīng)用廣泛。高雅等[11]為了解決馬爾可夫模型在處理長(zhǎng)序列數(shù)據(jù)時(shí)存在的維度爆炸問(wèn)題，提出位置分布式表示模型（LDRM），將高維的One-Hot位置表示向量嵌入到低維空間，并與LSTM結(jié)合，對(duì)移動(dòng)對(duì)象的軌跡做預(yù)測(cè)研究，提升了預(yù)測(cè)準(zhǔn)確性。

2? 術(shù)語(yǔ)定義及問(wèn)題描述

定義1（興趣點(diǎn)）：興趣點(diǎn)（Point Of Interest，POI）是指給定空間區(qū)域內(nèi)任何可以被抽象為一個(gè)位置點(diǎn)的地理實(shí)體，用p表示，該區(qū)域中所有POI集合記為S={p1，p2，…，pn}，其中n為興趣點(diǎn)個(gè)數(shù)。

定義2（停留點(diǎn)）：給定的時(shí)間閾值θt，若用戶u在p的停留時(shí)間超過(guò)該閾值，則將p定義為該用戶的一個(gè)停留點(diǎn)，記為sp。停留點(diǎn)是具有一定時(shí)間約束的POI。

定義3（軌跡序列）：軌跡序列由一系列按照時(shí)間排序的停留點(diǎn)構(gòu)成，記為T(mén)S={sp1，sp2，…，spn}，spi為第i個(gè)停留點(diǎn)，1≤i≤n。

定義4（用戶屬性）：用戶屬性指用戶固有的且在短時(shí)間內(nèi)不易發(fā)生變化的標(biāo)簽，記AT={a1，a2，…，an}，ai為用戶的第i個(gè)屬性，1≤i≤n。

用戶屬性即為用戶的標(biāo)簽，例如，一名學(xué)生的用戶屬性包括：學(xué)號(hào)、性別、年級(jí)和專(zhuān)業(yè)等，可記為AT={001，male，freshman，CS}。

問(wèn)題定義：本文將所研究的軌跡預(yù)測(cè)問(wèn)題定義為：對(duì)于某一用戶u，給定用戶屬性ATu={a1，a2，…，an}和用戶u在t時(shí)刻的軌跡序列TSu={sp1，sp2，…，spn}，預(yù)測(cè)該用戶t+1時(shí)刻最可能訪問(wèn)的興趣點(diǎn)p。

3? 軌跡預(yù)測(cè)模型

傳統(tǒng)的LSTM位置預(yù)測(cè)模型只根據(jù)單個(gè)用戶的歷史軌跡進(jìn)行建模，而忽略了歷史軌跡數(shù)據(jù)的稀疏性和單一性特點(diǎn)，導(dǎo)致預(yù)測(cè)精度降低。針對(duì)此問(wèn)題，本文對(duì)通過(guò)對(duì)相似用戶進(jìn)行分簇，實(shí)現(xiàn)稀疏歷史信息增強(qiáng)的效果。具體來(lái)說(shuō)，首先，從用戶數(shù)據(jù)集中提取屬性和歷史軌跡數(shù)據(jù)，再分別計(jì)算用戶的屬性相似性和移動(dòng)行為相似性，并對(duì)以上兩種相似性得分進(jìn)行融合，將最終的相似性得分作為劃分用戶簇的依據(jù)，并在此基礎(chǔ)上劃分用戶簇，將一類(lèi)用戶的歷史軌跡作為訓(xùn)練數(shù)據(jù)進(jìn)行軌跡預(yù)測(cè)模型的訓(xùn)練，以提高模型性能。本文模型框架如圖1所示。

3.1? 用戶相似性度量

3.1.1? 屬性相似度度量

對(duì)任意用戶u和用戶v以及對(duì)應(yīng)的屬性ATu={au1，au2，

…，aun}和ATv={av1，av2，…，avn}，若對(duì)應(yīng)的屬性值相同則取1，否則為0，如式（1）所示：

（1）

考慮到不同的屬性對(duì)用戶下一個(gè)軌跡點(diǎn)的選擇會(huì)產(chǎn)生不同的影響力，為每個(gè)屬性分配不同的權(quán)重。任意兩個(gè)用戶的屬性相似度計(jì)算如式（2）所示：

（2）

其中，simAT∈[0，1]，ωm是第m個(gè)用戶屬性的權(quán)重，且 。

3.1.2? 軌跡相似度度量

本文將軌跡相似度度量轉(zhuǎn)換為序列匹配任務(wù)，即兩條軌跡之間匹配度越高，則相似性越高，采用LCSS算法（Longest Common Subsequence，LCSS）估計(jì)用戶之間的歷史軌跡相似度。對(duì)任意的用戶u和用戶v，軌跡序列分別為T(mén)Su={sp1，sp2，…，spm}和TSv={sp1，sp2，…，spn}，m，n分別為用戶u，v的軌跡序列長(zhǎng)度，用戶u和用戶v的軌跡最長(zhǎng)公共子序列LCSS（u，v）={spk1，spk2，…，spkz}，spki∈TSu∪TSv，1≤i≤z，z為用戶u和用戶v的軌跡序列包含的最長(zhǎng)公共子序列長(zhǎng)度。任意兩個(gè)用戶的歷史軌跡相似度計(jì)算如式（3）所示：

（3）

len（TS）表示軌跡序列的長(zhǎng)度，simTS∈[0，1]。當(dāng)simTS=0時(shí)，表示兩條軌跡完全不相似;當(dāng)simTS=1時(shí)，表示兩條軌跡完全重合。

3.1.3? 用戶相似性度量

將用戶的屬性相似度與軌跡相似度進(jìn)行加權(quán)融合，得到任意兩個(gè)用戶相似度，計(jì)算公式如式（4）所示：

sim（u，v）=α·simAT（u，v）+（1-α）·simTS（u，v） （4）

其中α為用戶屬性對(duì)用戶相似度的影響因子。

3.2? 基于用戶相似度的用戶簇劃分

由相似度度量式（4）可以度量任意兩個(gè)用戶之間的相似度，據(jù)此可得包含所有用戶的相似度查詢(xún)表。設(shè)定相似度閾值βs，依據(jù)查找表為每個(gè)用戶劃分相似用戶簇，得到最終的用戶簇集合。該算法優(yōu)點(diǎn)在于緩解了相似用戶分簇的冷啟動(dòng)問(wèn)題，當(dāng)出現(xiàn)新用戶時(shí)，只需在相似度查詢(xún)表中更新該用戶與已有用戶的相似度即可完成用戶簇劃分，具體如算法1所示。

算法1：用戶簇劃分算法

Input： U， AT， TS，βs.//輸入用戶集合，及各用戶的屬性信息、軌跡記錄。

Output： 用戶相似矩陣M，相似簇Dict = {ui ： list（uj）}.

1.n = lenth（U）; //用戶個(gè)數(shù)

2.create similar matrix Mn×n//記錄用戶間相似度

3.create empty dictDict;//記錄相似用戶簇

4.i = 0;//設(shè)定用戶索引起始值

5.whilei≤ n-1

6.create empty list L; //創(chuàng)建空列表

7.j = i//設(shè)定用戶索引起始值

8.while j≤n-1：

9.sim（ui， uj）;//計(jì)算相似度

10.mij = mji = sim（ui， uj）;//mij是M的元素

11.? ? if sim（ui， uj） ≥ βs：//滿足相似閾值

12.add uj to L; //添加到相似用戶

13.j = j + 1;

14.add to Dict;//保存相似用戶簇

15.i = i + 1;

16.return M， Dict. //返回相似度矩陣和相似簇字典

若用戶簇中用戶個(gè)數(shù)為m，每個(gè)用戶包含n個(gè)屬性，且平均軌跡長(zhǎng)度為l，則該算法關(guān)鍵步驟在于計(jì)算相似矩陣M，因此算法1時(shí)間復(fù)雜度為O，函數(shù)的表達(dá)式為（（n+12）·m+ m（m-1））。

3.3? 基于相似用戶簇的SG-LSTM模型

稀疏軌跡通常呈現(xiàn)出單一性特點(diǎn)，軌跡序列包含POI類(lèi)別個(gè)數(shù)較少，導(dǎo)致用戶歷史軌跡上下文信息大大減少，不能很好地反映用戶的實(shí)際移動(dòng)偏好特征。本文將相似用戶的歷史軌跡集合作為該相似群體的整體歷史軌跡，用以豐富個(gè)體用戶地歷史軌跡，緩解個(gè)體用戶歷史軌跡上下文不足的問(wèn)題，并在此基礎(chǔ)上提出基于相似用戶簇的軌跡預(yù)測(cè)模型SG-LSTM，模型基于相似用戶群體軌跡建模，其中考慮了用戶的屬性信息，在一定程度上緩解了用戶軌跡數(shù)據(jù)的稀疏性問(wèn)題。SG-LSTM模型實(shí)現(xiàn)如算法2所示。

算法2：SG-LSTM模型算法實(shí)現(xiàn)

Input：Dict={ui ： list（uj）}， AT， TS，ε.//輸入相似簇字典、用戶屬性、軌跡記錄及損失閾值

Output： Trained SG-LSTM model.

1.select ui from Dict.keys; //選擇相似用戶簇

2.add ui to list（uj）;

3.train user set S = list（uj）; //獲取訓(xùn)練數(shù)據(jù)

4.m = lenth（list（uj））;//相似簇中用戶個(gè)數(shù)

5.set bitchsize = m; timestep = n; //設(shè)置模型參數(shù)

6.construct trainset X = {TS}m×n ; //構(gòu)造神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)輸入

7.initialize δ={ωf，ωu，ωo，ωc，bf，bu，bo，bc};//初始化

8.loss = J（X， δ）; //計(jì)算損失函數(shù)

9.whileloss ≥ ε：

10.? adjust δ; //調(diào)整參數(shù)

11.loss = J（X， δ）;

12.return δ.

4? 實(shí)驗(yàn)及結(jié)果分析

4.1? 數(shù)據(jù)集

本文采用某高校包含學(xué)生屬性信息的Wi-Fi簽到日志數(shù)據(jù)集。該數(shù)據(jù)集為11 524名在校學(xué)生在2019年10月1日—2019年10月19日期間的3 646 592條簽到日志記錄，其中包括：學(xué)生編號(hào)、設(shè)備MAC地址、經(jīng)度和緯度、連接時(shí)間等，用戶屬性信息數(shù)據(jù)包括：學(xué)生編號(hào)、性別、年級(jí)和專(zhuān)業(yè)班級(jí)，數(shù)據(jù)樣例如表1所示。

4.2? 評(píng)價(jià)指標(biāo)

本文采用準(zhǔn)確率作為模型性能評(píng)價(jià)指標(biāo)，記為Acc，計(jì)算公式為：

（5）

其中，PTrue表示模型在測(cè)試集上預(yù)測(cè)正確的樣本個(gè)數(shù)，NAll表示測(cè)試集的樣本總個(gè)數(shù)。

4.3? 實(shí)驗(yàn)參數(shù)影響

為了找到更優(yōu)的參數(shù)組合，使得模型預(yù)測(cè)性能更高，分別設(shè)計(jì)了不同的參數(shù)組合進(jìn)行實(shí)驗(yàn)對(duì)比。圖2為每次輸入模型的軌跡點(diǎn)個(gè)數(shù)變化對(duì)模型預(yù)測(cè)準(zhǔn)確率的影響，圖例中的N_step即timestep表示每次輸入模型中的軌跡長(zhǎng)度，即軌跡點(diǎn)個(gè)數(shù)。由圖2可以看出，N_step=5時(shí)模型的性能最好，表明剛訪問(wèn)的5個(gè)POI對(duì)用戶下一個(gè)軌跡點(diǎn)的選擇有較強(qiáng)影響力;圖3展示模型隱藏層神經(jīng)元個(gè)數(shù)對(duì)模型準(zhǔn)確率的影響，N_hidden表示每層LSTM的神經(jīng)元個(gè)數(shù)。經(jīng)過(guò)不斷調(diào)整優(yōu)化，最終選取模型參數(shù)：N_step=5，N_hidden=12。

4.4? 實(shí)驗(yàn)對(duì)比

為了驗(yàn)證本文所提出的SG-LSTM模型的有效性，將本文模型與基于MF的軌跡預(yù)測(cè)模型、基于HMM的軌跡預(yù)測(cè)模型、基于SimpleRNN的軌跡預(yù)測(cè)模型和基于Single-LSTM的軌跡預(yù)測(cè)模型做準(zhǔn)確率和預(yù)測(cè)效率對(duì)比，結(jié)果如圖4和圖5所示。

結(jié)合圖4預(yù)測(cè)準(zhǔn)確率和圖5訓(xùn)練時(shí)間對(duì)比結(jié)果，基于MF的興趣點(diǎn)預(yù)測(cè)模型訓(xùn)練耗時(shí)最短，但是準(zhǔn)確率最低，這是因?yàn)镸F模型并未考慮用戶屬性特征和歷史軌跡信息對(duì)下一個(gè)位置選擇的影響，只是對(duì)User-POI矩陣進(jìn)行簡(jiǎn)單分解，導(dǎo)致準(zhǔn)確率較低;基于HMM的預(yù)測(cè)模型準(zhǔn)確率略低于基于SimpleRNN，不過(guò)訓(xùn)練耗費(fèi)的時(shí)間卻遠(yuǎn)遠(yuǎn)高于后者，因?yàn)镠MM在計(jì)算狀態(tài)轉(zhuǎn)移矩陣時(shí)，受隱狀態(tài)以及階數(shù)影響很大，當(dāng)數(shù)據(jù)量較大時(shí)，耗時(shí)較長(zhǎng)，本文將HMM模型的階數(shù)設(shè)置為1，即考慮前一個(gè)軌跡信息對(duì)下個(gè)位置的影響，增加了歷史信息影響，因此準(zhǔn)確率與SimpleRNN相差較小;本文提出的SG-LSTM模型相較于Single-LSTM準(zhǔn)確率提升超過(guò)1%，而且訓(xùn)練時(shí)間也明顯降低，是由于相似用戶簇對(duì)用戶的歷史信息進(jìn)行了增強(qiáng)，使得模型學(xué)習(xí)到更加豐富的特征，因此準(zhǔn)確率比Single-LSTM高?？偟膩?lái)說(shuō)，基于RNN的模型預(yù)測(cè)性能優(yōu)于HMM和MF，而且SG-LSTM無(wú)論準(zhǔn)確率還是訓(xùn)練時(shí)間都優(yōu)于其他模型，也證明了本文模型的有效性。

5? 結(jié)? 論

本文研究了稀疏時(shí)空數(shù)據(jù)場(chǎng)景下用戶的軌跡預(yù)測(cè)問(wèn)題，提出融合用戶屬性和歷史軌跡的用戶相似性度量框架，并在此基礎(chǔ)上提出基于相似用戶簇的軌跡預(yù)測(cè)模型SG-LSTM，緩解了軌跡預(yù)測(cè)模型的用戶歷史數(shù)據(jù)稀疏性和單一性問(wèn)題，并且通過(guò)將軌跡語(yǔ)義化，使得預(yù)測(cè)結(jié)果更具有物理意義和實(shí)用價(jià)值;在真實(shí)的數(shù)據(jù)集上對(duì)模型性能進(jìn)行實(shí)驗(yàn)評(píng)估，結(jié)果表明，在具有稀疏性和單一性的時(shí)空數(shù)據(jù)中，SG-LSTM模型能夠較好地捕獲用戶的移動(dòng)規(guī)律，有效緩解稀疏軌跡導(dǎo)致的上下文信息缺乏問(wèn)題，軌跡預(yù)測(cè)的準(zhǔn)確率達(dá)到87.90%，優(yōu)于傳統(tǒng)軌跡預(yù)測(cè)模型。SG-LSTM模型具有廣泛的應(yīng)用前景，例如可用于城市區(qū)域規(guī)劃、智能交通疏導(dǎo)和基于位置的個(gè)性化服務(wù)，在實(shí)際應(yīng)用中具有較高的價(jià)值。

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作者簡(jiǎn)介：張書(shū)欽（1978—），男，漢族，河南禹州人，副教授，博士后，主要研究方向：物聯(lián)網(wǎng)、數(shù)據(jù)挖掘、網(wǎng)絡(luò)攻防、無(wú)線網(wǎng)絡(luò);王金洋（1995—），男，漢族，河南周口人，碩士研究生在讀，主要研究方向：大數(shù)據(jù)挖掘、自然語(yǔ)言處理;白光耀（1996—），男，回族，河南鄭州人，碩士研究生在讀，主要研究方向：物聯(lián)網(wǎng)大數(shù)據(jù);張敏智（1998—），女，漢族，河南鄭州人，碩士研究生在讀，主要研究方向：物聯(lián)網(wǎng)大數(shù)據(jù)。