2023年全國(guó)碩士研究生考試考研英語(yǔ)一試題真題(含答案詳解+作文范文)_第1頁(yè)
已閱讀1頁(yè),還剩69頁(yè)未讀, 繼續(xù)免費(fèi)閱讀

下載本文檔

版權(quán)說(shuō)明:本文檔由用戶提供并上傳,收益歸屬內(nèi)容提供方,若內(nèi)容存在侵權(quán),請(qǐng)進(jìn)行舉報(bào)或認(rèn)領(lǐng)

文檔簡(jiǎn)介

1、位置預(yù)測(cè)技術(shù)是移動(dòng)計(jì)算領(lǐng)域的一個(gè)關(guān)鍵技術(shù),基于用戶移動(dòng)模式的位置預(yù)測(cè)方法具有高效靈活、簡(jiǎn)單易行、不受硬件條件限制等優(yōu)點(diǎn),得到了廣泛關(guān)注和研究。本文針對(duì)移動(dòng)環(huán)境下的位置預(yù)測(cè),主要研究序列頻繁模式挖掘和模式匹配算法,以有效減少頻繁模式挖掘的計(jì)算復(fù)雜度、提高頻繁模式與用戶當(dāng)前序列的匹配準(zhǔn)確性。主要研究?jī)?nèi)容包括:
  (1)針對(duì)蜂窩移動(dòng)位置更新序列的頻繁模式挖掘,提出一種基于 GSP算法的改進(jìn)頻繁模式挖掘算法。該算法通過(guò)位置映射和序列合并

2、的方法減少 GSP算法每次迭代的初始結(jié)果集,來(lái)降低GSP算法的計(jì)算復(fù)雜度以克服GSP算法在挖掘大規(guī)模短頻繁模式時(shí)的性能瓶頸。以浙江聯(lián)合網(wǎng)絡(luò)通信集團(tuán)有限公司的信令數(shù)據(jù)信息為實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù),通過(guò)與Apriori類(lèi)算法和基于投影技術(shù)的PrefixSpan算法的對(duì)比實(shí)驗(yàn),表明改進(jìn)后的GSP算法具有較高的計(jì)算效率。
  (2)針對(duì)蜂窩移動(dòng)位置預(yù)測(cè),研究提出一種基于置信度和相似度的匹配度模型,該模型通過(guò)匹配頻繁模式與用戶當(dāng)前移動(dòng)序列以有效確定最能反

3、映用戶當(dāng)前移動(dòng)行為的頻繁移動(dòng)模式。目前的移動(dòng)模式匹配算法通常只考慮置信度,而沒(méi)有考慮移動(dòng)模式與當(dāng)前移動(dòng)序列的匹配度,針對(duì)這個(gè)問(wèn)題,該匹配度模型首先通過(guò)序列挖掘找出頻繁移動(dòng)模式;然后計(jì)算移動(dòng)模式和當(dāng)前移動(dòng)序列的編輯距離得到它們的相似度,并結(jié)合置信度得出移動(dòng)模式的匹配度;最后將該模型應(yīng)用于基于用戶移動(dòng)模式的位置預(yù)測(cè)來(lái)驗(yàn)證該匹配度模型的有效性及準(zhǔn)確度。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明該模型有效提高了位置預(yù)測(cè)的準(zhǔn)確度。
  (3)在匹配度模型基礎(chǔ)上,引入序列

4、層次樹(shù),提出一種優(yōu)化的匹配度計(jì)算方法。該方法首先根據(jù)移動(dòng)序列的層次性特征,對(duì)移動(dòng)模式建立層次模型,然后利用匹配度模型計(jì)算出各層次的序列匹配度,最后綜合各層匹配度加權(quán)計(jì)算來(lái)確定移動(dòng)模式的匹配度。該方法在匹配度模型的基礎(chǔ)上進(jìn)一步提高了序列模式匹配的準(zhǔn)確性。
  最后,基于上述研究成果實(shí)現(xiàn)了移動(dòng)用戶出行規(guī)律分析系統(tǒng),并以紹興新昌縣內(nèi)的聯(lián)通3G基站的用戶位置更新信息為數(shù)據(jù)源,針對(duì)用戶出行規(guī)律進(jìn)行了分析和預(yù)測(cè)。通過(guò)實(shí)際案例的應(yīng)用,對(duì)算法的有

溫馨提示

  • 1. 本站所有資源如無(wú)特殊說(shuō)明,都需要本地電腦安裝OFFICE2007和PDF閱讀器。圖紙軟件為CAD,CAXA,PROE,UG,SolidWorks等.壓縮文件請(qǐng)下載最新的WinRAR軟件解壓。
  • 2. 本站的文檔不包含任何第三方提供的附件圖紙等,如果需要附件,請(qǐng)聯(lián)系上傳者。文件的所有權(quán)益歸上傳用戶所有。
  • 3. 本站RAR壓縮包中若帶圖紙,網(wǎng)頁(yè)內(nèi)容里面會(huì)有圖紙預(yù)覽,若沒(méi)有圖紙預(yù)覽就沒(méi)有圖紙。
  • 4. 未經(jīng)權(quán)益所有人同意不得將文件中的內(nèi)容挪作商業(yè)或盈利用途。
  • 5. 眾賞文庫(kù)僅提供信息存儲(chǔ)空間,僅對(duì)用戶上傳內(nèi)容的表現(xiàn)方式做保護(hù)處理,對(duì)用戶上傳分享的文檔內(nèi)容本身不做任何修改或編輯,并不能對(duì)任何下載內(nèi)容負(fù)責(zé)。
  • 6. 下載文件中如有侵權(quán)或不適當(dāng)內(nèi)容,請(qǐng)與我們聯(lián)系,我們立即糾正。
  • 7. 本站不保證下載資源的準(zhǔn)確性、安全性和完整性, 同時(shí)也不承擔(dān)用戶因使用這些下載資源對(duì)自己和他人造成任何形式的傷害或損失。

最新文檔

評(píng)論

0/150

提交評(píng)論