基于K-Means和时间匹配的位置预测模型

• 作者: 朱晓瑛 胡燕 马刚
• 来源期刊: 郑州大学学报（工学版）
• 学科: 工学
• 关键词: 位置预测 K-Means算法 时间匹配 聚类
• 年，卷（期）: 2017,（2）
• 所属期刊栏目: 教育信息工程
• 页码范围: 17-20
• 页数: 4页
• 分类号: TP311
• 字数: 3596字
• 语种: 中文
• DOI: 10.13705/j.issn.1671-6833.2017.02.005

摘要

随着移动服务的发展,越来越多的移动端服务基于对象的位置进行推送和推荐,因此位置预测技术显得越来越重要.由于对象位置信息存在采集不连续或对象行为不规律等因素,导致位置预测成为一项非常有挑战的工作.为了提高位置预测的准确性,提出一种基于K-Means算法和时间匹配的位置预测模型.该模型使用K-Means算法对历史位置点进行聚类,划分多个对象运动区域,针对对象运动区域进行预测.按照对象的作息时间将一天时间划分为多个时间段,运用笔者提出的轨迹建模算法和轨迹更新算法形成用户运动轨迹,形成对象运动轨迹,再使用时间匹配原则进行位置预测.笔者最后利用真实的数据实现该模型,实验证明:未使用该模型的位置预测准确率为39.7％;使用该模型后算法和时间匹配的位置预测模型预测准确率达到60.3％,准确率提高了20％左右.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	朱晓瑛	北京邮电大学信息网络中心	2	11	1.0	2.0
2	胡燕	北京邮电大学信息网络中心	6	19	2.0	4.0
3	马刚	北京邮电大学信息网络中心	1	11	1.0	1.0