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摘要:
大部分人的日常生活通常只集中在少数几个特定的地点(例如家、办公室、食堂、餐厅、咖啡店及健身房等).这几个地点与人们的行为和日程息息相关,被称为有意义的地点.地点学习是一种新兴技术,利用手机传感器收集到的数据自动学习对用户有意义的地点.所学习的地点信息可以用于大量基于地点的移动应用和互联网服务,也可以帮助推断用户侧写.详细介绍了一种自动地点学习方法——利用手机自动收集的无线信号的信号强度指示符(Received Signal Strength Indicators,RSSI),采用基于密度的聚类算法,自动学习对用户有意义的地点,生成地点的无线指纹.此外,还讨论了该自动地点学习方法在实验室和现实场景中的工作性能,建立模型并确定最佳参数,用于提供最佳的地点正确识别率.
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文献信息
篇名 基于手机收集的无线信号的自动地点学习方法
来源期刊 无线电通信技术 学科 工学
关键词 地点学习 无线指纹 基于密度的聚类算法
年,卷(期) 2017,(4) 所属期刊栏目 通信系统与网络技术
研究方向 页码范围 9-12,29
页数 5页 分类号 TP274
字数 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1003-3114.2017.04.03
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 李建武 中国电子信息产业发展研究院网络空间研究所 4 6 1.0 2.0
2 许亚倩 中国电子信息产业发展研究院网络空间研究所 1 0 0.0 0.0
传播情况
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引文网络
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研究主题发展历程
节点文献
地点学习
无线指纹
基于密度的聚类算法
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
无线电通信技术
双月刊
1003-3114
13-1099/TN
大16开
河北省石家庄市中山西路589号
18-149
1972
chi
出版文献量(篇)
2815
总下载数(次)
6
总被引数(次)
11314
论文1v1指导