MapReduceProject

MapReduce课程设计-基于轨迹数据的兴趣区域推荐

数据集:轨迹数据(包含时间空间信息):

• GeoLife GPS Trajectories:https://www.microsoft.com/en-us/download/details.aspx?id=52367
• 相关可选数据集:https://www.microsoft.com/en-us/research/project/%e5%9f%8e%e5%b8%82%e8%ae%a1%e7%ae%97/?spm=5176.100068.555.3.e395ffbuKKYOo

设计过程：

• 1. 从一条轨迹数据中找到一组或几组停留点集合
• 2. 计算停留点集合的集合中心（有相关的计算几何算法）
• 3. 对这些集合中心做聚类（k-means）
• 4. 依据聚类之间的联系，进行相关的相似用户的挖掘（可选相关频繁项集挖掘，或者相关推荐算法）

参考文献：

• 龙玉绒,王丽珍,陈红梅.基于用户轨迹数据的用户兴趣区域推荐[J].软件工程,2019,22(11):8-14
• 胡立, 陈健, 沈书毅, et al. 基于用户轨迹聚类分析的推荐算法研究[C]// 第29届中国数据库学术会议论文集（B辑）（NDBC2012）. 2012.