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文檔簡介
1、隨著無線通信技術(shù)的快速發(fā)展、移動設(shè)備的流行普及以及移動應(yīng)用的爆發(fā)性增長,無線網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)信息量暴增,為用戶移動行為研究提供了機遇。本文致力于尋找有效的方法從龐大的無線數(shù)據(jù)中挖掘出用戶的移動軌跡模式,分析用戶軌跡模式的變化,并將其應(yīng)用到用戶位置預(yù)測當(dāng)中。
針對用戶軌跡模式挖掘,前人提出了很多高效的挖掘算法,但是鮮有工作致力于研究軌跡模式隨時間的變化。在本文中,我們對用戶軌跡模式隨時間的變化進行了定量的描述,系統(tǒng)地分析了軌跡模式隨時間
2、是如何變化的。本文提出了一個統(tǒng)一的、基于軌跡模式相似度的度量標(biāo)準(zhǔn)來量化兩個時間窗口之間軌跡模式的變化程度,并通過加權(quán)匯聚計算出每個時間窗口各自的模式變化程度,對此模式變化程度序列進行貝葉斯分析,可以探測出軌跡模式的潛在重大變化時間點。
在收集到的長達三個月的真實校園Wi-Fi網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)集上進行實驗,結(jié)果表明本文提出的量化方法真實地反應(yīng)了用戶軌跡模式的變化,并且可以有效地檢測出軌跡模式的變化時間點。另外,本文還研究了外界事件對用戶
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