一種基于網(wǎng)絡(luò)表示學(xué)習(xí)的生活模式挖掘方法

一種基于網(wǎng)絡(luò)表示學(xué)習(xí)的生活模式挖掘方法摘要：生活模式挖掘是一種基于數(shù)據(jù)挖掘的廣泛應(yīng)用戰(zhàn)略，它通過對人們?nèi)粘Ｉ钚袨檫M(jìn)行分析和模式探測，能夠發(fā)掘出對個(gè)體或群體生活具有重要意義的信息。本文提出了一種基于網(wǎng)絡(luò)表示學(xué)習(xí)的生活模式挖掘方法，通過將日常生活行為轉(zhuǎn)換為方式相同的向量形式，構(gòu)建一個(gè)全連接的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來學(xué)習(xí)這些行為的嵌入向量，然后應(yīng)用聚類算法來發(fā)現(xiàn)生活模式。最后，我們在真實(shí)數(shù)據(jù)集上進(jìn)行了實(shí)驗(yàn)分析，證明了這種方法的有效性和可行性。關(guān)鍵詞：生活模式挖掘，網(wǎng)絡(luò)表示學(xué)習(xí)，聚類算法。一、問題背景生活模式挖掘是當(dāng)前普及的數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)，尤其是在智能家居和醫(yī)療應(yīng)用領(lǐng)域有著廣泛的應(yīng)用。生活模式挖掘能夠利用日常行為數(shù)據(jù)發(fā)掘個(gè)體或群體生活中的重要特征，為智能算法提供有價(jià)值的數(shù)據(jù)支持。傳統(tǒng)的生活模式挖掘方法使用聚類算法對行為數(shù)據(jù)進(jìn)行分組，但是現(xiàn)有的聚類算法很難準(zhǔn)確地抓住行為的結(jié)構(gòu)特征。此外，傳統(tǒng)的聚類算法很難處理高維數(shù)據(jù)，因此對于日常行為數(shù)據(jù)的高維特征提取、降維等技術(shù)也面臨挑戰(zhàn)。二、相關(guān)研究網(wǎng)絡(luò)表示學(xué)習(xí)是一種有效的高維數(shù)據(jù)降維方法，通過學(xué)習(xí)節(jié)點(diǎn)的嵌入向量，將高維矩陣映射到低維空間中，從而能夠方便地處理高維數(shù)據(jù)，并發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)的隱含結(jié)構(gòu)特征。在生活模式挖掘領(lǐng)域，網(wǎng)絡(luò)表示學(xué)習(xí)的應(yīng)用正變得越來越普遍。通過為日常行為構(gòu)建嵌入向量，就可以將其轉(zhuǎn)換成結(jié)構(gòu)化的數(shù)據(jù)，從而能夠更好地挖掘生活模式，進(jìn)而為智能算法提供準(zhǔn)確的數(shù)據(jù)支持。但是，網(wǎng)絡(luò)表示學(xué)習(xí)的應(yīng)用在生活模式挖掘領(lǐng)域還存在一些挑戰(zhàn)和難點(diǎn)問題：一方面，如何設(shè)計(jì)一個(gè)能夠有效地生成嵌入向量的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，不同的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)可能具有不同的性能和計(jì)算復(fù)雜度，需要權(quán)衡選擇；另一方面，如何在嵌入向量空間中運(yùn)用有效的聚類算法，從而能夠更準(zhǔn)確地捕捉行為的結(jié)構(gòu)特征。三、方法本文提出了一種基于網(wǎng)絡(luò)表示學(xué)習(xí)的生活模式挖掘方法。該方法通過網(wǎng)絡(luò)表示學(xué)習(xí)技術(shù)，將日常生活行為轉(zhuǎn)換為嵌入向量形式，并通過聚類算法來挖掘生活模式。3.1數(shù)據(jù)預(yù)處理為了提高數(shù)據(jù)的有效性和可靠性，需要先對原始數(shù)據(jù)進(jìn)行清洗和處理。本文采用了人體活動(dòng)監(jiān)測數(shù)據(jù)集（HumanActivityRecognition,HAR）作為數(shù)據(jù)源。HAR數(shù)據(jù)集來自加州大學(xué)爾灣校區(qū)提供的InertialSensor，每個(gè)樣本記錄了在特定時(shí)間內(nèi)人體活動(dòng)的加速度傳感器數(shù)據(jù)和陀螺儀數(shù)據(jù)。在進(jìn)行特征提取之前，需要對原始數(shù)據(jù)進(jìn)行平滑處理。3.2網(wǎng)絡(luò)表示學(xué)習(xí)我們將日常生活行為轉(zhuǎn)換為嵌入向量形式，并通過聚類算法來挖掘生活模式。為了實(shí)現(xiàn)這個(gè)目標(biāo)，我們使用了網(wǎng)絡(luò)表示學(xué)習(xí)。我們構(gòu)建了一個(gè)全連接的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，將HAR數(shù)據(jù)集的行為序列輸入網(wǎng)絡(luò)中，每個(gè)神經(jīng)元代表一個(gè)特征，并輸出一個(gè)嵌入向量。我們采用了自編碼器的結(jié)構(gòu)來訓(xùn)練網(wǎng)絡(luò)，其中輸入和輸出序列相同。訓(xùn)練的目標(biāo)是最小化輸入與輸出之間的誤差，即重建誤差。自編碼器的誤差可以定義為：$$L(x,x')=||x-x'||^2$$其中$x$表示輸入序列，$x'$表示重構(gòu)的序列。網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練采用隨機(jī)梯度下降算法，并結(jié)合了負(fù)采樣技術(shù)進(jìn)行訓(xùn)練。負(fù)采樣技術(shù)是為了降低訓(xùn)練過程中的計(jì)算復(fù)雜度，它通過削減負(fù)樣本的數(shù)量來達(dá)到這個(gè)目的，從而能夠更快地收斂訓(xùn)練。3.3聚類算法在得到日常生活行為的嵌入向量后，我們采用聚類算法來挖掘生活模式。聚類算法可以將相似的行為聚集在一起。在生活模式挖掘領(lǐng)域，K-means聚類算法是常用的方法之一，它通過最小化樣本和簇中心之間的距離來將樣本分配到不同的簇中。但是，K-means聚類算法對于高維數(shù)據(jù)存在一定的挑戰(zhàn)。我們采用了一種基于密度的聚類算法——DBSCAN算法，它能夠有效地處理高維數(shù)據(jù)，并且能夠發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)中的異常點(diǎn)。DBSCAN算法的主要思路是找到密度相似的數(shù)據(jù)點(diǎn)并將它們歸為一組。在本文中，我們將嵌入向量的歐式距離作為兩個(gè)數(shù)據(jù)點(diǎn)之間的相似性度量，然后將嵌入向量映射到二維平面上，并應(yīng)用DBSCAN算法發(fā)現(xiàn)不同的生活模式。四、實(shí)驗(yàn)結(jié)果我們在UCIHumanActivityRecognition數(shù)據(jù)集上驗(yàn)證了我們提出的方法。該數(shù)據(jù)集共有6個(gè)活動(dòng)，分別為：步行、上樓梯、下樓梯、坐立、站立和躺臥。每個(gè)活動(dòng)都有多個(gè)傳感器捕捉到的數(shù)據(jù)（加速度計(jì)和陀螺儀），并將該數(shù)據(jù)集分為兩個(gè)子集，即訓(xùn)練集和測試集。我們將每個(gè)樣本的行為序列映射到64維的嵌入向量空間，然后使用DBSCAN聚類算法對數(shù)據(jù)進(jìn)行聚類。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，我們提出的方法可以準(zhǔn)確地挖掘生活模式，并且能夠通過可視化方法顯示出不同的生活模式。此外，我們還發(fā)現(xiàn)，使用嵌入向量表示的日常行為能夠更好地區(qū)分不同的個(gè)體和不同的活動(dòng)類型。五、結(jié)論本文提出了一種基于網(wǎng)絡(luò)表示學(xué)習(xí)的生活模式挖掘方法。該方法通過轉(zhuǎn)換日常行為為嵌入向量形式，并采用DBSCAN聚類算法進(jìn)行生活模式挖掘。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，我們提出的方法可以準(zhǔn)確地挖掘生活模式，并且能夠通過可視化