【教程免费下载】移动数据挖掘

前　　言


大约在十年前，本书作者所在的研究团队，也就是目前的微软亚洲研究院社会计算组，对挖掘人群移动数据中隐藏的知识产生了兴趣。这个团队在2007年开展了GeoLife项目，通过用户主动分享的移动数据来研究用户的出行模式，为旅游规划等应用提供支持。基于这个项目在WWW 2009大会上发表的论文“Mining interesting locations and travel sequences from GPS trajectories”目前引用数已经上千，在学术界产生了一定的影响。本书第一作者，目前在电子科技大学任教的连德富教授，长期针对基于移动数据的推荐系统进行研究，发表了大量有影响力的研究成果。在过去十年，随着室内外定位、移动社交网络和物联网技术的发展与普及，移动数据的种类、规模和产生速度一直在迅速增加。这些数据中很大一部分是由人产生的，也就是通过各种方式记录下来的人的活动历史。它们包含了大量的知识，对于众多实际应用有着重要的价值。我们可以通过对这些数据进行挖掘，发现人类出行的规律，并针对用户的属性和兴趣爱好生成画像，从而为用户提供更加个性化的服务，包括交通出行规划、旅游线路和购物餐饮推荐等。这些知识还能用来研究疾病传播、城市发展以及人类迁徙等具有重大社会意义的科学问题。在实际应用中，移动数据的形式多种多样，既有来自移动社交网络的签到数据，来自运营商的日志数据，也有来自公交计费系统的刷卡记录数据，还有很多并不是由人产生的数据，例如由车辆、船舶甚至动物的移动生成的数据。在本书中，我们试图以人群移动数据为例，探讨和设计针对移动数据的数据挖掘算法，并指出在该领域展开研究将面临的挑战，希望这些经验也同样能应用到其它类型的移动数据上。编辑为本书封面选取了清代苏州籍宫廷画家徐扬的巨幅长卷画作《姑苏繁华图》。在画中，画家通过自己对城市的理解，重现了苏州“商贾辐辏，百货骈阗”的市井风情。令人惊叹的是，据说全画中有各色人物1万2千余人。将他们的活动一一刻画出来是一个浩大的工程，反映了画家对苏州居民生活和出行规律的深刻理解，这也完美呼应了本书的主题。最后，我们希望本书能帮助有兴趣研究移动数据挖掘的读者缩短学习的过程，共同推进该领域的研究进展。


出版在【华章出版社】 作者： 连德富　张富峥　王英子　袁晶　谢幸