基于全息语义轨迹大数据的活动足迹多方面偏好模式挖掘方法

本发明公开了一种基于全息语义轨迹大数据的活动足迹多方面偏好模式挖掘方法，首先，将用户原始活动足迹的GPS轨迹与多维度属性语义数据按照时空位置进行关联汇聚，分别生成群体和个体全息语义轨迹数据集；其次，对GPS轨迹进行格网化编码，对多维度属性语义数据进行离散化编码；分别构建群体和个体活动张量；最后，建立双层Tucker张量分解方法，分解群体活动张量提取群体用户活动基模式；再基于群体用户活动基模式分解个体活动张量，提取个体用户活动多方面偏好模式。采用本发明的显著效果是，能够从全息语义轨迹大数据中挖掘来自不同属性维度组合的多方面偏好模式，定量刻画模式间的关联交互，在群体与个体层面实现用户活动足迹偏好模式的精细画像。