一種基于網絡表示學習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)挖掘的廣泛應用戰(zhàn)略，它通過對人們日常生活行為進行分析和模式探測，能夠發(fā)掘出對個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絡表示學習的生活模式挖掘方法，通過將日常生活行為轉換為方式相同的向量形式，構建一個全連接的神經網絡來學習這些行為的嵌入向量，然后應用聚類算法來發(fā)現(xiàn)生活模式。最后，我們在真實數(shù)據(jù)集上進行了實驗分析，證明了這種方法的有效性和可行性。關鍵詞：生活模式挖掘，網絡表示學習，聚類算法。一、問題背景生活模式挖掘是當前普及的數(shù)據(jù)挖掘技術，尤其是在智能家居和醫(yī)療應用領域有著廣泛的應用。生活模式挖掘能夠利用日常行為數(shù)據(jù)發(fā)掘個體或群體生活中的重要特征，為智能算法提供有價值的數(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)進行分組，但是現(xiàn)有的聚類算法很難準確地抓住行為的結構特征。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、降維等技術也面臨挑戰(zhàn)。二、相關研究網絡表示學習是一種有效的高維數(shù)據(jù)降維方法，通過學習節(jié)點的嵌入向量，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)的隱含結構特征。在生活模式挖掘領域，網絡表示學習的應用正變得越來越普遍。通過為日常行為構建嵌入向量，就可以將其轉換成結構化的數(shù)據(jù)，從而能夠更好地挖掘生活模式，進而為智能算法提供準確的數(shù)據(jù)支持。但是，網絡表示學習的應用在生活模式挖掘領域還存在一些挑戰(zhàn)和難點問題：一方面，如何設計一個能夠有效地生成嵌入向量的網絡結構，不同的網絡結構可能具有不同的性能和計算復雜度，需要權衡選擇；另一方面，如何在嵌入向量空間中運用有效的聚類算法，從而能夠更準確地捕捉行為的結構特征。三、方法本文提出了一種基于網絡表示學習的生活模式挖掘方法。該方法通過網絡表示學習技術，將日常生活行為轉換為嵌入向量形式，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)進行清洗和處理。本文采用了人體活動監(jiān)測數(shù)據(jù)集（HumanActivityRecognition,HAR）作為數(shù)據(jù)源。HAR數(shù)據(jù)集來自加州大學爾灣校區(qū)提供的InertialSensor，每個樣本記錄了在特定時間內人體活動的加速度傳感器數(shù)據(jù)和陀螺儀數(shù)據(jù)。在進行特征提取之前，需要對原始數(shù)據(jù)進行平滑處理。3.2網絡表示學習我們將日常生活行為轉換為嵌入向量形式，并通過聚類算法來挖掘生活模式。為了實現(xiàn)這個目標，我們使用了網絡表示學習。我們構建了一個全連接的神經網絡，將HAR數(shù)據(jù)集的行為序列輸入網絡中，每個神經元代表一個特征，并輸出一個嵌入向量。我們采用了自編碼器的結構來訓練網絡，其中輸入和輸出序列相同。訓練的目標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，$x'$表示重構的序列。網絡的訓練采用隨機梯度下降算法，并結合了負采樣技術進行訓練。負采樣技術是為了降低訓練過程中的計算復雜度，它通過削減負樣本的數(shù)量來達到這個目的，從而能夠更快地收斂訓練。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。DBSCAN算法的主要思路是找到密度相似的數(shù)據(jù)點并將它們歸為一組。在本文中，我們將嵌入向量的歐式距離作為兩個數(shù)據(jù)點之間的相似性度量，然后將嵌入向量映射到二維平面上，并應用DBSCAN算法發(fā)現(xiàn)不同的生活模式。四、實驗結果我們在UCIHumanActivityRecognition數(shù)據(jù)集上驗證了我們提出的方法。該數(shù)據(jù)集共有6個活動，分別為：步行、上樓梯、下樓梯、坐立、站立和躺臥。每個活動都有多個傳感器捕捉到的數(shù)據(jù)（加速度計和陀螺儀），并將該數(shù)據(jù)集分為兩個子集，即訓練集和測試集。我們將每個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)進行聚類。實驗結果表明，我們提出的方法可以準確地挖掘生活模式，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)分不同的個體和不同的活動類型。五、結論本文提出了一種基于網絡表示學習的生活模式挖掘方法。該方法通過轉換日常行為為嵌入向量形式，并采用DBSCAN聚類算法進行生活模式挖掘。實驗結果表明，我們提出的方法可以準確地挖掘生活模式，并且能夠通過可視化