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基于模式匹配度的用户移动规则挖掘及位置预测方法研究
被引量：
5
1
作者
张海涛
蒋继飞
周欢
《计算机应用研究》
CSCD
北大核心
2019年第11期3258-3261,3296,共5页
传统的移动用户位置预测方法由于模式支持度计算方式不合理,存在预测精度偏低的问题。为此,提出了一种基于模式匹配度的用户移动规则挖掘及位置预测方法,并将其用于移动通信系统中,以基台覆盖范围网格为单元的用户位置预测。具体包括三...
传统的移动用户位置预测方法由于模式支持度计算方式不合理,存在预测精度偏低的问题。为此,提出了一种基于模式匹配度的用户移动规则挖掘及位置预测方法,并将其用于移动通信系统中,以基台覆盖范围网格为单元的用户位置预测。具体包括三个步骤:通过图的遍历挖掘用户移动模式、基于用户移动模式生成用户移动规则和依据用户移动规则进行位置预测。实验分析使用10个批次轨迹数据进行用户移动规则挖掘,结果表明,该方法挖掘出的用户移动规则数少、支持度高、置信度高,具有高精度的优点。
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关键词
移动用户
位置预测
模式匹配度
用户移动规则
下载PDF
职称材料
题名
基于模式匹配度的用户移动规则挖掘及位置预测方法研究
被引量：
5
1
作者
张海涛
蒋继飞
周欢
机构
南京邮电大学地理与生物信息学院
南京邮电大学通信与信息工程学院
出处
《计算机应用研究》
CSCD
北大核心
2019年第11期3258-3261,3296,共5页
基金
国家自然科学基金资助项目(41201465)
江苏省自然科学基金资助项目(BK2012439)
江苏省社会发展项目(BE2016774)
文摘
传统的移动用户位置预测方法由于模式支持度计算方式不合理,存在预测精度偏低的问题。为此,提出了一种基于模式匹配度的用户移动规则挖掘及位置预测方法,并将其用于移动通信系统中,以基台覆盖范围网格为单元的用户位置预测。具体包括三个步骤:通过图的遍历挖掘用户移动模式、基于用户移动模式生成用户移动规则和依据用户移动规则进行位置预测。实验分析使用10个批次轨迹数据进行用户移动规则挖掘,结果表明,该方法挖掘出的用户移动规则数少、支持度高、置信度高,具有高精度的优点。
关键词
移动用户
位置预测
模式匹配度
用户移动规则
Keywords
mobile
user
location
prediction
pattern
matching
degree
user
mobile
rule
分类号
TP393 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
下载PDF
职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于模式匹配度的用户移动规则挖掘及位置预测方法研究
张海涛
蒋继飞
周欢
《计算机应用研究》
CSCD
北大核心
2019
5
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