软件学报

作者：李丛敏,李杰,张康,陶文源

单位：李丛敏，天津大学 智能与计算学部, 天津 30035411,李杰，天津大学 智能与计算学部, 天津 30035402,张康，The University of Texas at Dallas Computer Science Department, USA Texas 7508003,陶文源，天津大学 智能与计算学部, 天津 30035404

关键词：签到数据;群体行为模式;子空间探索;可视分析;交互探索

基金：国家自然科学基金（61602340，61572348）；国家重点研发计划（2018YFC0831700，2018YFC0809800）

签到日志记录了用户对于某类设施的使用情况，从中发现用户行为模式，在很多领域如精确广告投放、犯罪团伙发现等方面都具有非常广泛的应用价值.但是，发现过程却较为困难，主要因为：（1）日志数据体现为长时间序列且含有噪声，导致数据在高维空间分布较为稀疏，影响模式提取的准确性；（2）行为模式往往与不同的时间尺度相关；（3）多样的参数选择空间以及数据处理方式使得传统的机器学习方法很难获得可信且易于理解的行为分析结果.提出一种面向签到日志的用户行为模式交互探索的方法，该过程采用动态子空间策略，动态改变用于分析相似行为模式的时间片，从而减少人为设定参数对于分析结果的影响.方法集成了一个可视分析工具以支持该过程，利用该工具，分析人员可以实时了解方法每一步发现的模式，及时调整分析过程、直观理解和验证分析结论.包含了一个基于真实数据集的案例分析和一个来自不同领域专家的评审，其结果验证了方法的有效性.

来源：2019年第6期

《软件学报》期刊编辑部

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