基于高精度室内位置感知的大数据研究与应用

• 作者: 张森杰 徐连明 焦继超 邓中亮
• 来源期刊: 计算机应用
• 学科: 工学
• 关键词: 位置大数据 室内高精定位 特征挖掘 时空关联 O2O商业模型
• 年，卷（期）: 2016,（2）
• 所属期刊栏目: 第三届CCF大数据学术会议(CCF BigData 2015)
• 页码范围: 295-300
• 页数: 6页
• 分类号: TP391
• 字数: 6605字
• 语种: 中文
• DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2016.02.0295

摘要

随着室内定位技术的发展,室内位置数据和用户消费行为数据的大量产生为室内位置大数据(LBD)研究和应用提供了可能.基于高精度室内位置感知,突破了室内定位位置数据不准确的瓶颈.通过对室内位置数据聚类、降维等预处理,建立挖掘模型分析并提取了室内商圈区域的聚散和流动等特性,进一步通过特征关联预测用户的消费等行为,提出了室内位置大数据协同挖掘的方法和架构.在某机场商圈、西单某商场亿级用户位置数据集上进行了有效性实验和应用,通过实测数据对比验证了基于此架构室内定位数据的精准性和挖掘方法的可行性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	邓中亮	北京邮电大学电子工程学院	165	1541	20.0	31.0
2	徐连明	北京邮电大学电子工程学院	14	327	7.0	14.0
3	张森杰	北京邮电大学电子工程学院	1	10	1.0	1.0
4	焦继超	北京邮电大学电子工程学院	1	10	1.0	1.0