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挖掘大规模人类移动数据进行长期犯罪预测
利用大规模人类流动数据来构建一种可以预测不同类型犯罪在各行政区划内发生年度数量的模型，并提高预测的准确性，并且对主要犯罪类别的预测特征进行了深入分析，为城市政策或执法部门提供了有价值的信息。
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6 years ago
从词嵌入到物品推荐
本研究使用 Word2Vec 技术应用于推荐系统领域，通过利用 Check-ins 这一非文本特征向用户推荐地点，实验结果表明使用 Word2Vec 对推荐系统中物品的连续向量表示能够取得良好的效果。
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9 years ago
KDD
地理定位挖掘：挖掘在线基于位置的服务以实现最佳零售店铺定位
本文探究了基于地理和用户移动性的机器学习特征在商业成功中的预测能力， 并通过采集自 Foursquare 的数据集在纽约城市中研究了不同商业连锁店的普及程度，揭示了商业的成功与多个因素有关。
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11 years ago
多城市故事：人类城市移动的通用模式
本研究通过分析大量 Foursquare 用户的数据，研究了全球多个大都市的城市移动性模式，发现了影响城市人类移动的关键因素：原地和目的地之间的地点数量，而非纯物理距离，经过排名计算的移动模型可以准确地捕捉不同城市的真实人类移动，这为城市规
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13 years ago
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