【摘 要】
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随着移动互联网的流行,人们在旅游过程中留下的位置数据越来越多,给旅游景点挖掘提供了很好的数据来源.微博签到数据不仅有位置坐标、对应的签到用户和时间信息,而且签到位置
【机 构】
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桂林电子科技大学计算机与信息安全学院; 中国科技开发院广西分院; 广西可信软件重点实验室;
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(61363029)资助;广西可信软件重点实验室课题项目(KX201721)资助;广西区科学研究与技术开发项目(桂科攻14124005-2-1)资助;广西高校图像图形智能处理重点实验室课题项目(GIIP201505)资助;广西云计算与大数据协同创新中心项目(YD16E12)资助
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随着移动互联网的流行,人们在旅游过程中留下的位置数据越来越多,给旅游景点挖掘提供了很好的数据来源.微博签到数据不仅有位置坐标、对应的签到用户和时间信息,而且签到位置在地理上分布极不均匀.现有聚类算法大多只是从距离和密度属性出发进行聚类,应用在签到数据上效果不理想.针对这个问题,通过定义权重和可扩展邻域,并在局部中心点的选取条件中引入用户和时间属性,提出了一种基于局部中心点权重递减的聚类算法(CWDC).通过在桂林市2015年的微博签到数据集上进行实验,相比其他聚类算法,本文提出的算法在准确率、覆盖率等指标上均有提高.实验结果表明:CWDC能够更加准确地挖掘旅游景点及其位置、流行度.
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