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    基于過程發(fā)現(xiàn)和LDA的RFID軌跡數(shù)據(jù)挖掘方法

    2022-05-10 05:25:16馮健文
    電腦知識與技術(shù) 2022年9期

    馮健文

    摘要:射頻識別(RFID)技術(shù)應(yīng)用廣泛,但移動對象RFID軌跡(RFID-STR)數(shù)據(jù)挖掘研究較少,不能體現(xiàn)數(shù)據(jù)的社會和應(yīng)用價值。針對數(shù)據(jù)預(yù)處理難度大、缺乏有效語義軌跡挖掘方法、知識可視化技術(shù)少等問題,結(jié)合過程發(fā)現(xiàn)、LDA模型、聚類算法、軌跡數(shù)據(jù)可視化等技術(shù),把RFID-STR數(shù)據(jù)映射到業(yè)務(wù)過程模型,提出基于LDA的RFID-STR數(shù)據(jù)特征知識提取方法,重點(diǎn)闡述RFID-STR數(shù)據(jù)挖掘方法的軌跡數(shù)據(jù)預(yù)處理、軌跡知識提取和知識可視化階段。為解決RFID數(shù)據(jù)的軌跡搜索與分析技術(shù)提供新的技術(shù)途徑。

    關(guān)鍵詞:RFID;LDA;軌跡挖掘

    中圖分類號:TP311? ? ? ? 文獻(xiàn)標(biāo)識碼:A

    文章編號:1009-3044(2022)09-0008-03

    開放科學(xué)(資源服務(wù))標(biāo)識碼(OSID):<E:\2022知網(wǎng)文件\8-9\9\1xs202109\Image\image1_1.png>

    1 引言

    物聯(lián)網(wǎng)、移動互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的飛速發(fā)展催生了大量的移動對象時空軌跡(spatio-temporal trajectories,STR)數(shù)據(jù),這些數(shù)據(jù)蘊(yùn)含了群體對象的泛在移動模式與規(guī)律,還揭示了社會演化的內(nèi)在機(jī)理,有重要的社會和應(yīng)用價值[8]。軌跡數(shù)據(jù)挖掘已成為數(shù)據(jù)挖掘領(lǐng)域的一個重要新興分支,是當(dāng)前的研究熱點(diǎn)[1]。

    射頻識別(RFID)技術(shù)是標(biāo)識移動對象的主流方式,在金融、物流、地鐵、旅游、超市、校園卡、企業(yè)卡、運(yùn)動等領(lǐng)域廣泛應(yīng)用。但相比安裝GPS設(shè)備的出租車、公交車等軌跡數(shù)據(jù)研究[2-4],移動對象RFID軌跡(RFID-STR)數(shù)據(jù)挖掘的研究相對滯后。一方面,RFID軌跡數(shù)據(jù)雖有時空序列性,但沒有明顯的業(yè)務(wù)流程開始和結(jié)束標(biāo)記,RFID應(yīng)用業(yè)務(wù)點(diǎn)間多數(shù)沒有關(guān)聯(lián)和約束,不同業(yè)務(wù)點(diǎn)可能存在數(shù)據(jù)和語義異構(gòu),加大了數(shù)據(jù)預(yù)處理的難度;另一方面,特定領(lǐng)域內(nèi)的移動對象有不同的角色定義、活動環(huán)境和語義,現(xiàn)有研究多側(cè)重軌跡挖掘結(jié)果,而忽視特定領(lǐng)域的軌跡語義歸納和可視化研究,不能直接應(yīng)用于RFID-STR數(shù)據(jù)挖掘,較難從挖掘結(jié)果解釋用戶的行為,影響了分析和應(yīng)用效果。

    近幾年,起源于文本處理的狄利克雷分布模型(LDA,latent Dirichlet allocation)憑借提取興趣主題的多樣性和簡單性、數(shù)據(jù)降維、異構(gòu)數(shù)據(jù)建模、語義歸納等優(yōu)點(diǎn)[9],在手機(jī)數(shù)據(jù)特征提取[5]、出租車軌跡模式[2]、社交數(shù)據(jù)特征分析[6]、城市功能區(qū)分析[7]等語義軌跡挖掘應(yīng)用取得了較好效果。而過程發(fā)現(xiàn)(process discovery)技術(shù)已在社會關(guān)系挖掘[10]、面向電子郵件的組織結(jié)構(gòu)挖掘[11]和一卡通過程挖掘等非業(yè)務(wù)流程特征日志數(shù)據(jù)應(yīng)用成功使用。把過程發(fā)現(xiàn)技術(shù)引入RFID-STR數(shù)據(jù)預(yù)處理中,可建立基于時間閥值的數(shù)據(jù)軌跡分段方法,便于進(jìn)行業(yè)務(wù)點(diǎn)的關(guān)聯(lián)分析和用戶特征模式挖掘。

    因此,本文結(jié)合過程發(fā)現(xiàn)技術(shù)和LDA主題模型理論,提出一種RFID-STR數(shù)據(jù)挖掘方法,為解決RFID數(shù)據(jù)的軌跡搜索與分析技術(shù)提供新的技術(shù)途徑。

    2 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀分析

    軌跡挖掘(Trajectory Mining)一直是科學(xué)研究熱點(diǎn)。高強(qiáng)[12]和許佳捷[1]對軌跡大數(shù)據(jù)處理關(guān)鍵技術(shù)和應(yīng)用進(jìn)行綜述,表示軌跡數(shù)據(jù)價值巨大,但研究成果應(yīng)用還面臨挑戰(zhàn),研究工作側(cè)重軌跡數(shù)據(jù)預(yù)處理、軌跡數(shù)據(jù)挖掘、數(shù)據(jù)可視化和隱私信息保護(hù)。

    在數(shù)據(jù)預(yù)處理方面,主要研究數(shù)據(jù)清洗、軌跡壓縮、軌跡分段、路網(wǎng)匹配、軌跡數(shù)據(jù)模型和語義軌跡等。軌跡分段是對長時段軌跡的切分與標(biāo)注,可降低計(jì)算復(fù)雜度,提供豐富的語義,是預(yù)處理的重點(diǎn)研究問題。主流方法有基于時間閥值、幾何拓?fù)浜蛙壽E語義策略。Zheng利用軌跡數(shù)據(jù)學(xué)習(xí)獲得停留點(diǎn)對軌跡分段,從而獲得熱門旅游景點(diǎn)區(qū)域[13]。曹衛(wèi)權(quán)提出了一種基于“極大穩(wěn)定分段閾值”的時空模式挖掘方法解決單一、固定的分段粒度問題[14]。孫艷在RFID物流跟蹤系統(tǒng)中,采用基于最小描述長度(MDL)的方法把軌跡劃分成若干coarse分段,然后按照劃分的基本單位將分段進(jìn)一步劃分為fine分段 [17]。對于時間閥值的使用多根據(jù)業(yè)務(wù)場景主觀確定,這種方法對于有明顯開始結(jié)束節(jié)點(diǎn)的軌跡數(shù)據(jù)適用,但對于RFID中非業(yè)務(wù)過程特征的數(shù)據(jù)較難使用,目前研究較少。

    過程發(fā)現(xiàn)是業(yè)務(wù)流程管理(BPM)領(lǐng)域挖掘的重要方法,目標(biāo)是從事件記錄中提取反映業(yè)務(wù)流程特征和知識。隨著研究工作的深入,IEEE成立了過程挖掘工作組(ITFPM,http://www.win.tue.nl/ieeetfpm)。目前,過程發(fā)現(xiàn)技術(shù)已進(jìn)入云服務(wù)挖掘、業(yè)務(wù)流程大數(shù)據(jù)挖掘、用戶網(wǎng)絡(luò)行為軌跡挖掘等領(lǐng)域。

    軌跡數(shù)據(jù)挖掘即知識提取,主要包括模式挖掘和語義分類兩種。模式挖掘側(cè)重軌跡路徑,研究成果較多,但不易解釋用戶行為。語義分類則同時關(guān)注路徑和語義,是新興研究分支,受到廣泛關(guān)注。主要方法有動態(tài)貝葉斯網(wǎng)絡(luò)、隱馬兒可夫模型、條件隨機(jī)場、高斯混合模型、主題模型、聚類等。Nascimento和Sun提出了改進(jìn)的隱馬兒可夫模型,處理人類活動認(rèn)知[16,17]。Santos提出使用動態(tài)貝葉斯網(wǎng)絡(luò)作為分類器推理[18]。LDA主題模型是文檔分析重要的模型,本質(zhì)上是一種貝葉斯網(wǎng)絡(luò),近年開始應(yīng)用與用戶特征提取和語義軌跡分類。Ferrari應(yīng)用LDA模型從社交位置數(shù)據(jù)提取城市日?;顒幽J絒6]。Chu采用一種基于LDA主題模型的語義轉(zhuǎn)換方法,出租車行駛軌跡作為文檔,經(jīng)過的街道名字作為單詞,映射GPS坐標(biāo)為軌跡數(shù)據(jù),提取出租車行駛軌跡特征[2]。蔡文學(xué)通過LDA模型分析出租車軌跡得到熱門城市區(qū)域,有效解釋用戶行為[19]。雖然現(xiàn)有的LDA模型軌跡分類應(yīng)用取得了較好效果,但是很少面向RFID軌跡數(shù)據(jù),非業(yè)務(wù)特征軌跡數(shù)據(jù)分析鮮見,因此相關(guān)研究需要更多探索。

    軌跡可視化技術(shù)可幫助用戶理解挖掘結(jié)果,受到研究者和應(yīng)用市場的關(guān)注。Wang介紹了直接可視化、抽象可視化和特征提取可視化三種可視化方法[20]。直接可視化適用于固定數(shù)據(jù)格式且數(shù)據(jù)量不大。Bakshev介紹一種三維語義框架,實(shí)現(xiàn)軌跡數(shù)據(jù)展示和語義注釋[21]。抽象可視化可展示時空屬性和移動對象屬性特征。Li基于時間維度對歷史氣候變化數(shù)據(jù)可視化[22]。特征可視化需要研究人員預(yù)先提取特定軌跡數(shù)據(jù)集。Lu預(yù)先將出租車數(shù)據(jù)匹配路網(wǎng),分析熱門路徑集合,可視化顯示最優(yōu)路徑[23]。雖然目前研究很多,但軌跡數(shù)據(jù)種類眾多,應(yīng)用環(huán)境不同造成處理方法不一樣,面向RFID軌跡數(shù)據(jù)的可視化研究還不多。

    根據(jù)上述分析,目前面向RFID領(lǐng)域的軌跡挖掘研究不多,現(xiàn)有的算法和技術(shù)需更多的改進(jìn)。

    3 RFID-STR數(shù)據(jù)定義

    RFID-STR數(shù)據(jù)定義為T={p|i=1…N},其中軌跡點(diǎn)p=(R,B,X,t)為四元組,包括RFID標(biāo)簽R、業(yè)務(wù)點(diǎn)B、屬性信息X、時間戳t。業(yè)務(wù)點(diǎn)包含業(yè)務(wù)點(diǎn)的地理空間信息、業(yè)務(wù)類型等。屬性信息包含交易金額、經(jīng)手人、交易內(nèi)容等。

    RFID-STR數(shù)據(jù)分段目標(biāo)是得到在一個時間區(qū)間的軌跡點(diǎn)集合。因此尋找分段點(diǎn)就是通過時間閥值參數(shù)來劃分軌跡點(diǎn)集合。下面把RFID-STR數(shù)據(jù)映射到業(yè)務(wù)過程模型中,業(yè)務(wù)活動是RFID業(yè)務(wù)點(diǎn),活動的執(zhí)行事件是RFID標(biāo)簽在業(yè)務(wù)點(diǎn)的一次操作行為,即軌跡點(diǎn)P。同個RFID標(biāo)簽在時間區(qū)間的軌跡點(diǎn)形成了一個業(yè)務(wù)過程,即軌跡點(diǎn)序列P…P?;谶^程發(fā)現(xiàn)的軌跡分段方法是從軌跡數(shù)據(jù)中尋找同個RFID標(biāo)簽的軌跡點(diǎn)序列集合,集合中任意兩個軌跡點(diǎn)的時間戳距離滿足時間閥值的要求。

    4 基于LDA主題模型的RFID-STR數(shù)據(jù)特征知識提取方法

    建立語義軌跡與文本描述之間的映射關(guān)系,通過RFID應(yīng)用領(lǐng)域“語義軌跡-主題-應(yīng)用標(biāo)簽”到LDA“用戶-主題-單詞”三層貝葉斯模型的語義轉(zhuǎn)換,最后通過模型的生成實(shí)現(xiàn)軌跡特征知識的提取,主要分為三個步驟:

    (1)建立應(yīng)用標(biāo)簽的詞袋模型

    RFID應(yīng)用標(biāo)簽對應(yīng)單詞,是從RFID應(yīng)用業(yè)務(wù)名稱文本集合中提取出詞頻大于某個閥值的業(yè)務(wù)名稱集合;主題采用主題重要度確定,即軌跡出現(xiàn)次數(shù);將語義軌跡看作為文檔,軌跡中涉及多個RFID應(yīng)用主題區(qū)域,好比文檔包含多個主題,這樣軌跡集合類比文檔集合,對軌跡集合進(jìn)行主題推斷,就可以得到多個主題區(qū)域,而這些主題區(qū)域通過應(yīng)用標(biāo)簽來表示,所以反映了語義軌跡的特征知識。

    詞袋模型采用了業(yè)務(wù)點(diǎn)重要度衡量,業(yè)務(wù)點(diǎn)重要度指應(yīng)用標(biāo)簽單詞在某個語義軌跡中出現(xiàn)的次數(shù),次數(shù)越高說明該單詞越能代表該語義軌跡特征。在校園卡RFID應(yīng)用中,考慮業(yè)務(wù)點(diǎn)太多,采用業(yè)務(wù)點(diǎn)類型與校區(qū)結(jié)合的方式定義應(yīng)用標(biāo)簽類。采用單個業(yè)務(wù)點(diǎn)刷卡次數(shù)與LDA模型的詞頻對應(yīng),通過打分機(jī)制提高單詞的文檔代表性。一個業(yè)務(wù)點(diǎn)在所有主題中出現(xiàn)概率為1。設(shè)置一個閥值篩選主題中的業(yè)務(wù)點(diǎn)。

    (2)建立主題特征模型

    在RFID應(yīng)用領(lǐng)域,根據(jù)LDA主題模型,得到公式(1):

    P(標(biāo)簽|軌跡)=P(標(biāo)簽|主題)×P(主題|軌跡)? ? ?(1)

    每個軌跡與N個主題的一個多項(xiàng)分布θ對應(yīng),每個主題又與M個標(biāo)簽的一個多項(xiàng)分布[?]對應(yīng),因此LDA模型求解如圖1所示,首先要求解與θ和?參數(shù)相關(guān)的狄利克雷先驗(yàn)分布參數(shù)α和β,然后推理出θ和?參數(shù),最后使用Gibbs抽樣法求出軌跡在主題上的分布和主題在標(biāo)簽上的分布,就能得到軌跡與標(biāo)簽的分布。

    (3)軌跡特征聚類

    在得到軌跡與主題的相關(guān)度后,采用主流的K-means等聚類算法將具有相近主題特征的軌跡聚集,形成代表性軌跡。

    5 RFID-STR數(shù)據(jù)挖掘方法

    該方法分為數(shù)據(jù)預(yù)處理、軌跡知識提取、知識可視化三大階段:

    (1)數(shù)據(jù)預(yù)處理階段:生成校準(zhǔn)軌跡、數(shù)據(jù)庫軌跡和語義軌跡

    首先從分布式環(huán)境中抽取RFID移動對象原始軌跡數(shù)據(jù),原始數(shù)據(jù)主要包含標(biāo)簽和業(yè)務(wù)點(diǎn)的特征數(shù)據(jù)、交易數(shù)據(jù)和屬性數(shù)據(jù);然后經(jīng)過數(shù)據(jù)清洗后,采用基于時間閥值的過程發(fā)現(xiàn)技術(shù)進(jìn)行軌跡分段,并通過路網(wǎng)匹配方法關(guān)聯(lián)軌跡與業(yè)務(wù)點(diǎn)地理位置信息,從而得到校準(zhǔn)軌跡;接著采用Petri-net建立軌跡數(shù)據(jù)模型,利用Petri-net理論的特性對軌跡進(jìn)行形式化驗(yàn)證,根據(jù)業(yè)務(wù)點(diǎn)類型進(jìn)行軌跡壓縮得到數(shù)據(jù)庫軌跡,提高數(shù)據(jù)價值密度和存取效率;最后根據(jù)移動性和行為理解方法建立不同主題的軌跡數(shù)據(jù)倉庫和集市,得到的語義軌跡作為知識提取階段的輸入。

    (2)軌跡知識提取階段:基于LDA主題模型提取特征知識

    首先通過分析RFID業(yè)務(wù)點(diǎn)特征來定義應(yīng)用類型標(biāo)簽,標(biāo)簽作為單詞集;接著基于使用次數(shù)或交易金額等語義打分機(jī)制建立詞袋模型,語義軌跡作為文檔;然后利用LDA主題模型的文本相似度分析方法和聚類算法,得到語義軌跡與主題、主題與應(yīng)用類型標(biāo)簽的特征知識。

    (3)知識可視化階段:建立交互式和抽象式的知識可視化展示

    首先建立交互參數(shù)與軌跡特征知識的關(guān)聯(lián)模型,然后根據(jù)時空和其他屬性語義進(jìn)行抽象化表示與處理,最終通過交互式的主題地圖、業(yè)務(wù)云圖、層次氣泡圖、泰森多邊形樹圖等可視化技術(shù)展示,并結(jié)合領(lǐng)域知識進(jìn)行分析總結(jié)。

    ① 主題地圖:時空維度結(jié)合屬性特征,在地形圖上顯示主題和軌跡的分布情況,通過顏色和透明度顯示不同主題,度量指標(biāo)包括業(yè)務(wù)點(diǎn)重要度和熵信息。

    ② 業(yè)務(wù)云圖:展示業(yè)務(wù)點(diǎn)間的關(guān)系。基于業(yè)務(wù)點(diǎn)重要度。采用折線表示業(yè)務(wù)點(diǎn)在不同主題上的概率分布。不同業(yè)務(wù)點(diǎn)根據(jù)余弦相似度決定是否聚集顯示。

    ③ 主題變化圖:支持交互式可視化,在不同時間窗口度量下,軌跡主題的變化采用相似度衡量。相似度基于每個主題中高于閥值的業(yè)務(wù)點(diǎn)集合??捎^察到主題的出現(xiàn)和消失情況。

    ④ 層次氣泡圖:以分層嵌套氣泡方式展示軌跡、主題和應(yīng)用標(biāo)簽,以及移動對象屬性特征的關(guān)聯(lián);

    ⑤ 泰森多邊形樹圖:采用任意形狀的多邊形代表不同的軌跡聚類結(jié)果,適合移動設(shè)備。

    6 結(jié)束語

    在移動互聯(lián)網(wǎng)、LBS技術(shù)、物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)高速發(fā)展的背景下,社會對軌跡數(shù)據(jù)挖掘的需求逐漸增多,目前GPS數(shù)據(jù)軌跡挖掘研究較多,RFID軌跡挖掘研究較少,本文針對RFID應(yīng)用領(lǐng)域業(yè)務(wù)需求和軌跡數(shù)據(jù)特征,提出了采用過程發(fā)現(xiàn)技術(shù)進(jìn)行非業(yè)務(wù)過程特征數(shù)據(jù)軌跡分段的新方法,實(shí)現(xiàn)移動對象軌跡與業(yè)務(wù)過程模型的映射轉(zhuǎn)換,為軌跡數(shù)據(jù)預(yù)處理提供了新技術(shù),并提出了基于語義的RFID-STR數(shù)據(jù)挖掘方法,注重業(yè)務(wù)需求和語義歸納,涵蓋了數(shù)據(jù)預(yù)處理、知識提取、知識可視化完整的生命周期。下一步將選取公開測試數(shù)據(jù)集(簽到數(shù)據(jù))和真實(shí)測試數(shù)據(jù)集(校園卡)進(jìn)行方法應(yīng)用。

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    【通聯(lián)編輯:王力】

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