基本信息来源于合作网站,原文需代理用户跳转至来源网站获取       
摘要:
随着移动通信技术和车载定位系统的发展和广泛应用,基于位置服务越来越受到人们的关注.位置预测技术是其重要组成部分,并有着广泛的应用.在实际应用中,由于采集点丢失或新用户出现等,GPS轨迹数据往往具有稀疏特性,使得基于单个用户数据的位置预测的准确率较低.针对这种情况,文中提出了基于移动行为相似性和用户聚类的Markov位置预测方法.首先,为使预测的位置具有物理意义,提出了基于Voronoi图的区域划分方法,并基于区域轨迹进行位置预测;其次,提出了同时考虑用户转移特性和用户区域特性的移动行为相似性计算方法;再次,根据移动行为相似性对用户进行聚类,并在聚类的用户组上采用一阶M arkov模型进行位置预测,提高了位置预测的准确性.在真实GPS轨迹数据上的实验表明了所提方法的有效性.
推荐文章
一种位置无关的多模型移动用户行为识别方法
行为识别
特征相似度
位置无关
极速学习机
一种基于图的程序行为相似性比较方法
软件剽窃
图
系统调用
动态软件胎记
相似性
基于用户相似性的加权Slope One算法
个性化推荐系统
Slope One
相似性
用户活跃度
评分预测
面向用户话题相似性特征的链路预测方法
链路预测
用户内容
主题模型
相似性特征
内容分析
关键词云
关键词热度
相关文献总数  
(/次)
(/年)
文献信息
篇名 一种基于用户移动行为相似性的位置预测方法
来源期刊 计算机科学 学科 工学
关键词 移动行为相似性 转移概率矩阵 区域向量 位置预测
年,卷(期) 2018,(12) 所属期刊栏目 交叉与前沿
研究方向 页码范围 288-292,307
页数 6页 分类号 TP391
字数 7777字 语种 中文
DOI 10.11896/j.issn.1002-137X.2018.12.046
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 林树宽 东北大学计算机科学与工程学院 38 191 7.0 12.0
2 乔建忠 东北大学计算机科学与工程学院 42 161 8.0 10.0
3 李昇智 东北大学计算机科学与工程学院 4 14 2.0 3.0
传播情况
(/次)
(/年)
引文网络
引文网络
二级参考文献  (33)
共引文献  (135)
参考文献  (6)
节点文献
引证文献  (2)
同被引文献  (0)
二级引证文献  (0)
1975(1)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(1)
1984(1)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(1)
1985(1)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(1)
1987(1)
  • 参考文献(1)
  • 二级参考文献(0)
1992(1)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(1)
1996(1)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(1)
1997(1)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(1)
1998(1)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(1)
1999(1)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(1)
2002(4)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(4)
2003(4)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(4)
2004(1)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(1)
2005(2)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(2)
2006(4)
  • 参考文献(1)
  • 二级参考文献(3)
2007(3)
  • 参考文献(1)
  • 二级参考文献(2)
2008(6)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(6)
2009(2)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(2)
2010(2)
  • 参考文献(1)
  • 二级参考文献(1)
2011(1)
  • 参考文献(1)
  • 二级参考文献(0)
2013(1)
  • 参考文献(1)
  • 二级参考文献(0)
2018(0)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(0)
  • 引证文献(0)
  • 二级引证文献(0)
2019(2)
  • 引证文献(2)
  • 二级引证文献(0)
研究主题发展历程
节点文献
移动行为相似性
转移概率矩阵
区域向量
位置预测
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
计算机科学
月刊
1002-137X
50-1075/TP
大16开
重庆市渝北区洪湖西路18号
78-68
1974
chi
出版文献量(篇)
18527
总下载数(次)
68
论文1v1指导