通过机器学习寻找日常模式答案

【问题标题】：Finding daily patterns with machine learning通过机器学习寻找日常模式
【发布时间】：2023-03-03 12:35:02
【问题描述】：

我以 [时间戳，位置] 的格式创建了大量的日常活动日志。例如

[{1365650747255, 'san francisco'},
 {1365650743354, 'san francisco'},
 {1365650741349, 'san mateo'},
 {1365650756324, 'mountain view'},
 ...
 {1365650813354, 'menlo park'}]

我可以通过哪些方式挖掘这些信息以找到类似的模式

“周日晚上，我可能在旧金山附近”
“周一下午我可能在门洛帕克附近”

问题是

数据集非常庞大。
似乎无法通过对时间戳值应用函数来判断日期/时间/日期（除非我们将时间戳解码为日期时间值）。

【问题讨论】：

时间戳的来源是什么？它需要解释它
@e4e5f4 你能详细说明一下吗？为简单起见，让我们假设，它们是我的foursquare/facebook签到的时间戳。或者我的带有位置的推文。
是的，但是参考是什么？滴答计数是从什么时候开始的？起源是什么？
@e4e5f4 它是 unix 时间戳（毫秒精度）
@Codevalley 你所说的巨大是什么意思？多大？多少行/列？为什么不能只创建转换后的日期，将时间戳四舍五入到所需的时间窗口（例如 4 小时）并将其存储为日期时间？

标签： python machine-learning pattern-matching data-mining statistics

【解决方案1】：

我在这里看不到您的问题。由于它是从纪元开始计算秒数的时间戳，因此您只需应用模运算符，其值为感兴趣的范围。如果你训练一个分类器，你应该能够预测每个即将到来的地方。主要问题不是性能，因为学习只是偶尔进行，而是如何更新学习的数据集。如前所述，您不必为此使用机器学习，但是如果您想使用机器学习来完成，这基本上可以使用一维数据集上的 k-最近邻来完成。

[编辑]： 混合语言但修复它：分类器是进行统计分类的算法。

在机器学习和统计中，分类是根据包含观察（或实例）的训练数据集来识别新观察属于一组类别（子群体）中的哪一个的问题其类别成员是已知的。[1]

由于我只使用 sklearn 来执行此类操作，因此以下是如何使用 k-最近邻分类器 [2] 的简约示例。为了能够进行分类，您必须将字符串更改为数字，然后在给定的测试数据集上训练您的分类器，然后您就能够预测新给定时间戳的位置。

import numpy as np
from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier


data = [[1365650747255, 'san francisco'],
        [1365650743354, 'san francisco'],
        [1365650741349, 'san mateo'],
        [1365650756324, 'mountain view'],
        ...
        [1365650813354, 'menlo park']]

# Map location strings to integers and replace
location_mapping = {}
location_index = 0
for index, (time, location) in enumerate(data):
    if(not location_mapping.has_key(location)):
        location_mapping[location] = location_index
        location_index += 1

    data[index][1] = location_mapping[location]

inverse_location_mapping = {value:key for key, value in location_mapping.items()}

data = np.array(data)
week = 60 * 60 * 24 * 7

# Setup classifier
classifier = KNeighborsClassifier(n_neighbors=10)

# Train classifier on given data
classifier.fit(data[:, 0] % week, data[:, 1]) 

# Predict desired location
prediction = classifier.predict([[1365444444444 % week]]))
print(inverse_location_mapping[prediction])

[1] : http://en.wikipedia.org/wiki/Statistical_classification

[2]：http://scikit-learn.org/dev/modules/generated/sklearn.neighbors.KNeighborsClassifier.html

【讨论】：

你能详细说明一下吗。什么是分类器？
@Codevalley 你需要做的阅读比我们在 Stackoverflow 上提供的要多得多。试试en.wikipedia.org/wiki/Statistical_classification

【解决方案2】：

此解决方案的性能取决于您对模式识别的要求有多精细。假设您的要求是将一天分为 4 个部分： Morning,Noon,Evening,Night，我们叫他们time_slots

现在让我们看看你的每日活动日志有多大，1 年、2 年、3 年？

假设它是 1 年。

所以我们总共需要监控 365 * 4 = 1460 个时隙。

现在，根据每个time_slot 的时间戳创建一个简单的地图。例如。它从 T1 开始，在 T2 结束（其中 T1 和 T2 是时间戳，例如 1365650813354 ）。

根据您日志中的时间戳值，很容易找到它的time_slot，即 1 月 28 日晚上，或者 1 月 30 日上午。

您必须将time_slot vs place_i_was 数据存储在具有适当架构的任何合适数据库中。这取决于您想要的查询和分析类型。

这样您就不需要在数据集上运行公式，并且预定义的地图/数据库查找将满足您的目的。

【讨论】：

问题是 1）我不控制数据集（我以上述格式获取），每次处理它们时我都很难将它们映射到 1460 个区域。更糟糕的是，我有 1000 个用户和每个用户 1 年的数据。那么，这根本不会扩展。此外，我将不得不为 day_of_the_week 制作额外的时段。如果我的粒度是每小时一次（而不是每天四次），那么就会有 8760 个。
找槽是一个快速的操作，只是一个基于所需粒度的模运算。

【解决方案3】：

不确定这些问题需要机器学习，您可以使用常规统计数据。 IE。建立一个概率分布图，x - 一天中的时间，y - 概率是旧金山。如果时间在a 和b 之间，计算旧金山的概率...

这是在 pandas DataFrame 中加载数据的方法：

from __future__ import print_function, division
import pandas as pd
import datetime

df = pd.read_csv("data.csv",
                 names=["timestamp","location"],
                 parse_dates=["timestamp"],
                 date_parser=lambda x:datetime.datetime.fromtimestamp(int(x) / 1000))
print(df.head())

输出：

                    timestamp          location
0  2013-04-11 04:25:47.255000   "san francisco"
1  2013-04-11 04:25:43.354000   "san francisco"
2  2013-04-11 04:25:41.349000       "san mateo"
3  2013-04-11 04:25:56.324000   "mountain view"
4  2013-04-11 04:26:53.354000      "menlo park"

【讨论】：

你建议我们如何从跨越 1000 条记录的时间戳中识别“一天中的时间”？
您的时间戳可能是 UTC 中自 Unix 纪元以来的秒数。您可以轻松地将其分解为组件。查找gmtime() 函数。如今，1000 条记录是微不足道的。
我在这里说的是数千条记录。因此，每次我在这里尝试某些东西时，都必须调用数千次预处理调用 datetime.fromtimestamp。
应该相当快，除非您使用的是 Intel 386 CPU 或类似的东西。没有什么可以替代真正的尝试和基准测试......

【解决方案4】：

将时间戳转换为标记：“星期天早上”。

然后做关联规则挖掘，得到规则如

night => home
sunday morning => running in the park

您只保留这些规则的地方，所需的位置出现在右侧。

【讨论】：

对我来说整个问题是第一部分。将“时间戳转换为令牌”。我怎样才能有效地做到这一点？
解析日期时间并输出为所需的标记。 if weekday in [ "saturday", "sunday"]: print "weekend"

【解决方案5】：

首先，将时间戳值转换为年-月-工作日。将时间戳列替换为年、月、日对应的 3 列。

稍后您可以简单地按日期值的特定范围进行分组，并计算每个位置的实例数。

【讨论】：