大数据框架下基于相似度计算模型的用户位置检测
梁广荣
广东培正学院 广东 广州 510830
摘要：针对现有用户位置检测算法存在的定位检测误判率较高的不足,在大数据框架下设计了一种基于相似度计算模型的检测算法.在Hadoop大数据平台上布置各核心组件,平台能够提供可追溯的SQL查询功能,在大数据框架下提取网络用户移动轨迹的五要素特征,同步构建多尺度的相似度模型,分别计算用户移动点群分布范围的相似度和距离相似度.为提升模型应对大规模用户位置数据集的能力,通过构建深度卷积网络模型用于训练复杂的位置数据集,提升对用户位置检测的精度.仿真结果显示:提升检测算法的用户位置检测误判率仅为2％,优于两种传统的用户检测算法而且随着测试集规模的增加,检测误判率指标未出现提升趋势,表明算法的稳定性良好.
关键词：大数据框架相似度计算模型距离相似度误判率
论文发表日期：2025-08-25
在线出版日期：2026-05-22（本平台首次上网日期，不代表文献的发表时间）
页数：4( 48-51 )