【源码】基于Python的兴趣点挖掘项目代码水硕士论文项目

项目简介

本项目是基于Python的兴趣点挖掘系统，通过分析用户的移动轨迹数据来识别可能的感兴趣区域，并评估这些区域的吸引力或重要性。项目主要运用OPTICS聚类算法进行位置历史建模，结合HITS算法进行兴趣值推导。

项目的主要特性和功能

1. 数据读取与处理：可从指定数据目录读取trace文件，并检测停留点。
2. 基于OPTICS的聚类分析：运用OPTICS算法对用户位置数据聚类，识别可能的区域或兴趣点。
3. 结果可视化：将聚类结果可视化，以不同颜色表示不同集群。
4. 构建树形层次结构：基于聚类结果构建树形层级结构（TBH），用于后续兴趣值推导。
5. 兴趣值推导：利用HITS算法，根据用户访问记录推导每个集群的兴趣值。
6. 结果输出：打印顶层节点下所有子节点的兴趣值。

安装使用步骤

前提条件

• Python 3.8.6 或更高版本。
• 安装所需依赖库，如numpy、matplotlib、scikit - learn等。

使用步骤

1. 准备数据：将trace文件放在指定数据目录中。
2. 运行程序：执行 python main.py 命令，程序会自动读取数据、检测停留点、进行聚类、可视化结果、构建树形层次结构并推导兴趣值。
3. 查看结果：查看输出文件和可视化结果，了解各集群的兴趣值。

下载地址

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