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杨迪

作品数：1 被引量：3H指数：1
供职机构：东北大学计算机科学与工程学院更多>>
发文基金：国家自然科学基金更多>>
相关领域：自动化与计算机技术更多>>

合作作者

文献类型

  • 1篇中文期刊文章

领域

  • 1篇自动化与计算...

主题

  • 1篇用户
  • 1篇转移概率矩阵
  • 1篇向量
  • 1篇矩阵
  • 1篇聚类
  • 1篇基于用户
  • 1篇概率矩阵
  • 1篇MARKOV

机构

  • 1篇东北大学

作者

  • 1篇杨迪
  • 1篇林树宽
  • 1篇乔建忠
  • 1篇李昇智

传媒

  • 1篇东北大学学报...

年份

  • 1篇2016
共 1 条 记 录，以下是 1-1
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排序方式：
基于用户移动行为相似性聚类的Markov位置预测被引量：3
2016年
由于采集点丢失或出现新用户等原因,GPS轨迹数据往往具有稀疏性,使得基于单个用户数据的位置预测准确率较低.针对这种情况,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,基于Voronoi图和原始GPS轨迹进行区域划分,位置预测基于区域轨迹进行;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Markov模型进行位置预测,提高了位置预测的准确性.真实GPS轨迹数据上的实验表明了所提出方法的有效性.
林树宽李昇智乔建忠杨迪
关键词：转移概率矩阵
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共1页<1>
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