本文選題：LBS + Social　； 參考：《上海交通大學》2014年碩士論文

【摘要】：本文研究討論了一種全新的位基服務算法，從數(shù)據(jù)挖掘的角度看待LBS問題。這樣解決了原來依靠移動運營商基站或者GPS的方案在某些場景下低效或者完全無法工作的問題。所有應用這種定位服務的設備間通過短距離通信時別對方（Social Context），同時記錄下來接觸到對方的時間。經(jīng)過一段時間后，將這種分布式的會面記錄（Contact）匯總的中央服務器。通過本文的算法可以推測出所有人的歷史移動軌跡。 本文提供了兩種算法解決軌跡推測。一種是基于BFS的搜索算法，，該算法假設系統(tǒng)內(nèi)節(jié)點按照固定速度運動，在現(xiàn)實中較難應用。另一種是基于MMP模型的概率推測算法，該算法使用概率分布描述節(jié)點的運動模型，較為真實，且準確率也較高。
[Abstract]:In this paper, a new bit-based service algorithm is discussed, which looks at the LBS problem from the point of view of data mining. This solves the problem of inefficient or completely ineffective solutions based on mobile carrier base stations or GPS in some scenarios. All devices that use this location service do not use the other party's Social context while communicating over short distances, and record the time of contact with each other. After a period of time, this distributed meeting record is aggregated to the central server. Through the algorithm in this paper, we can infer the historical trajectory of all people. This paper provides two algorithms to solve trajectory speculation. One is a search algorithm based on BFS, which assumes that the nodes in the system move at a fixed speed, so it is difficult to apply in reality. The other is probabilistic estimation algorithm based on MMP model, which uses probability distribution to describe the motion model of nodes, which is more realistic and accurate.
【學位授予單位】：上海交通大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2014
【分類號】：TP393.09;O157.5

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本文編號：1847402