一种基于网络表示学习的生活模式挖掘方法

一种基于网络表示学习的生活模式挖掘方法摘要：生活模式挖掘是一种基于数据挖掘的广泛应用战略，它通过对人们日常生活行为进行分析和模式探测，能够发掘出对个体或群体生活具有重要意义的信息。本文提出了一种基于网络表示学习的生活模式挖掘方法，通过将日常生活行为转换为方式相同的向量形式，构建一个全连接的神经网络来学习这些行为的嵌入向量，然后应用聚类算法来发现生活模式。最后，我们在真实数据集上进行了实验分析，证明了这种方法的有效性和可行性。关键词：生活模式挖掘，网络表示学习，聚类算法。一、问题背景生活模式挖掘是当前普及的数据挖掘技术，尤其是在智能家居和医疗应用领域有着广泛的应用。生活模式挖掘能够利用日常行为数据发掘个体或群体生活中的重要特征，为智能算法提供有价值的数据支持。传统的生活模式挖掘方法使用聚类算法对行为数据进行分组，但是现有的聚类算法很难准确地抓住行为的结构特征。此外，传统的聚类算法很难处理高维数据，因此对于日常行为数据的高维特征提取、降维等技术也面临挑战。二、相关研究网络表示学习是一种有效的高维数据降维方法，通过学习节点的嵌入向量，将高维矩阵映射到低维空间中，从而能够方便地处理高维数据，并发现数据的隐含结构特征。在生活模式挖掘领域，网络表示学习的应用正变得越来越普遍。通过为日常行为构建嵌入向量，就可以将其转换成结构化的数据，从而能够更好地挖掘生活模式，进而为智能算法提供准确的数据支持。但是，网络表示学习的应用在生活模式挖掘领域还存在一些挑战和难点问题：一方面，如何设计一个能够有效地生成嵌入向量的网络结构，不同的网络结构可能具有不同的性能和计算复杂度，需要权衡选择；另一方面，如何在嵌入向量空间中运用有效的聚类算法，从而能够更准确地捕捉行为的结构特征。三、方法本文提出了一种基于网络表示学习的生活模式挖掘方法。该方法通过网络表示学习技术，将日常生活行为转换为嵌入向量形式，并通过聚类算法来挖掘生活模式。3.1数据预处理为了提高数据的有效性和可靠性，需要先对原始数据进行清洗和处理。本文采用了人体活动监测数据集（HumanActivityRecognition,HAR）作为数据源。HAR数据集来自加州大学尔湾校区提供的InertialSensor，每个样本记录了在特定时间内人体活动的加速度传感器数据和陀螺仪数据。在进行特征提取之前，需要对原始数据进行平滑处理。3.2网络表示学习我们将日常生活行为转换为嵌入向量形式，并通过聚类算法来挖掘生活模式。为了实现这个目标，我们使用了网络表示学习。我们构建了一个全连接的神经网络，将HAR数据集的行为序列输入网络中，每个神经元代表一个特征，并输出一个嵌入向量。我们采用了自编码器的结构来训练网络，其中输入和输出序列相同。训练的目标是最小化输入与输出之间的误差，即重建误差。自编码器的误差可以定义为：$$L(x,x')=||x-x'||^2$$其中$x$表示输入序列，$x'$表示重构的序列。网络的训练采用随机梯度下降算法，并结合了负采样技术进行训练。负采样技术是为了降低训练过程中的计算复杂度，它通过削减负样本的数量来达到这个目的，从而能够更快地收敛训练。3.3聚类算法在得到日常生活行为的嵌入向量后，我们采用聚类算法来挖掘生活模式。聚类算法可以将相似的行为聚集在一起。在生活模式挖掘领域，K-means聚类算法是常用的方法之一，它通过最小化样本和簇中心之间的距离来将样本分配到不同的簇中。但是，K-means聚类算法对于高维数据存在一定的挑战。我们采用了一种基于密度的聚类算法——DBSCAN算法，它能够有效地处理高维数据，并且能够发现数据中的异常点。DBSCAN算法的主要思路是找到密度相似的数据点并将它们归为一组。在本文中，我们将嵌入向量的欧式距离作为两个数据点之间的相似性度量，然后将嵌入向量映射到二维平面上，并应用DBSCAN算法发现不同的生活模式。四、实验结果我们在UCIHumanActivityRecognition数据集上验证了我们提出的方法。该数据集共有6个活动，分别为：步行、上楼梯、下楼梯、坐立、站立和躺卧。每个活动都有多个传感器捕捉到的数据（加速度计和陀螺仪），并将该数据集分为两个子集，即训练集和测试集。我们将每个样本的行为序列映射到64维的嵌入向量空间，然后使用DBSCAN聚类算法对数据进行聚类。实验结果表明，我们提出的方法可以准确地挖掘生活模式，并且能够通过可视化方法显示出不同的生活模式。此外，我们还发现，使用嵌入向量表示的日常行为能够更好地区分不同的个体和不同的活动类型。五、结论本文提出了一种基于网络表示学习的生活模式挖掘方法。该方法通过转换日常行为为嵌入向量形式，并采用DBSCAN聚类算法进行生活模式挖掘。实验结果表明，我们提出的方法可以准确地挖掘生活模式，并且能够通过可视化