本文關(guān)鍵詞：基于NGID-DBSCAN算法與最小包圍圓模型的基站位置分析，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：基于位置的服務(wù)(Location-based Service, LBS)是移動互聯(lián)網(wǎng)的重要特點(diǎn)之一，近年來與位置相關(guān)的應(yīng)用大受歡迎，用戶通過上傳位置信息，獲取周邊服務(wù)。位置信息反映了人的行為特征、興趣愛好、社交關(guān)系等，對位置信息的挖掘?qū)�(gè)性化推薦有重要意義，然而位置信息的不確定性帶來了離群數(shù)據(jù)；另一方面，本地化服務(wù)，如推薦用戶常待基站下的內(nèi)容，大眾更易接受，由于基站位置信息的安全性，獲取困難。 本課題基于上述背景，對離群點(diǎn)檢測技術(shù)和基站位置建模進(jìn)行研究，為用戶畫像、個(gè)性化服務(wù)提供決策支持，主要工作如下： (1)對現(xiàn)有離群點(diǎn)檢測技術(shù)進(jìn)行總結(jié)，對比分析了適用范圍、優(yōu)缺點(diǎn)，，重點(diǎn)分析了基于密度聚類的離群點(diǎn)檢測算法-DBSCAN，針對算法時(shí)間復(fù)雜度大，通過網(wǎng)格劃分技術(shù)縮小鄰域掃描范圍的思想加于改進(jìn)，提出基于鄰近網(wǎng)格的密度聚類算法(NGID-DBSCAN)，仿真實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證了改進(jìn)算法的性能。將改進(jìn)算法應(yīng)用到基站位置離群點(diǎn)檢測上，比較分析了與可視化方法檢測位置信息離群數(shù)據(jù)的優(yōu)缺點(diǎn)。 (2)研究了平面點(diǎn)集的最小圓求解算法，并針對最遠(yuǎn)點(diǎn)優(yōu)先漸近算法中四點(diǎn)畫圓問題，在算法實(shí)現(xiàn)過程中引入最小圓引理，將四點(diǎn)畫圓轉(zhuǎn)換為三點(diǎn)畫圓，減小枚舉次數(shù)，提高算法性能。 (3)提出將基站位置分析轉(zhuǎn)換為大量基站覆蓋范圍下用戶位置的數(shù)學(xué)建模問題，并通過求解平面點(diǎn)集的最小包圍圓圓心代替基站位置，實(shí)驗(yàn)結(jié)果驗(yàn)證了該模型的可行性。從算法時(shí)間復(fù)雜度考慮，比較分析了當(dāng)點(diǎn)集形成一個(gè)簇時(shí)，可以通過求點(diǎn)集的中心代替最小圓圓心。 本文提出的NGID-DBSCAN算法和最小圓模型具有對已知位置基站數(shù)據(jù)的自校驗(yàn)、后續(xù)基站位置的補(bǔ)充等作用。
【關(guān)鍵詞】：位置分析 離群點(diǎn) 密度聚類 最小包圍圓 網(wǎng)格
【學(xué)位授予單位】：武漢郵電科學(xué)研究院
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2015
【分類號】：TN929.5;TP393.01
【目錄】：

• 摘要3-4
• Abstract4-8
• 第1章 緒論8-13
• 1.1 課題研究的背景與意義8-10
• 1.2 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀10-11
• 1.3 本文研究的主要內(nèi)容與組織結(jié)構(gòu)11-13
• 第2章 離群點(diǎn)分析與平面點(diǎn)集最小包圍圓13-29
• 2.1 離群點(diǎn)分析13-20
• 2.1.1 離群點(diǎn)分析背景13-14
• 2.1.2 離群點(diǎn)產(chǎn)生原因14
• 2.1.3 離群點(diǎn)檢測方法14-20
• 2.2 平面點(diǎn)集最小包圍圓20-23
• 2.2.1 最小包圍圓性質(zhì)20-22
• 2.2.2 最小包圍圓算法22-23
• 2.3 其他相關(guān)概念23-28
• 2.3.1 球面距離23-24
• 2.3.2 網(wǎng)格劃分與地理信息柵格24-25
• 2.3.3 基站編碼規(guī)則與覆蓋范圍25-28
• 2.4 本章小結(jié)28-29
• 第3章 基于鄰近網(wǎng)格的密度聚類算法29-39
• 3.1 NGID-DBSCAN 算法29-30
• 3.2 NGID-DBSCAN 算法描述30-34
• 3.3 實(shí)驗(yàn)與性能分析34-37
• 3.3.1 實(shí)驗(yàn)測試環(huán)境與數(shù)據(jù)集34-35
• 3.3.2 算法性能測試35-37
• 3.3.3 算法性能分析37
• 3.4 本章小結(jié)37-39
• 第4章 基于 NGID-DBSCAN 算法與最小包圍圓的基站位置分析39-54
• 4.1 需求分析39
• 4.2 離群點(diǎn)來源39-40
• 4.3 基站位置分析實(shí)驗(yàn)40-53
• 4.3.1 實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)40-41
• 4.3.2 基站離群點(diǎn)檢測41-47
• 4.3.3 基站位置分析47-53
• 4.4 本章小結(jié)53-54
• 第5章 總結(jié)與展望54-56
• 5.1 論文工作總結(jié)54-55
• 5.2 存在的問題55
• 5.3 未來工作展望55-56
• 參考文獻(xiàn)56-59
• 致謝59-60
• 附錄1 攻讀碩士學(xué)位期間發(fā)表的論文60-61
• 附錄2 最小圓引理的證明61-62

【參考文獻(xiàn)】

中國期刊全文數(shù)據(jù)庫 前4條

1 李紅軍;張曉鵬;;離散點(diǎn)集最小包圍圓算法分析與改進(jìn)[J];圖學(xué)學(xué)報(bào);2012年02期

2 陳康;黃曉宇;王愛寶;陶彩霞;關(guān)迎暉;李磊;;基于位置信息的用戶行為軌跡分析與應(yīng)用綜述[J];電信科學(xué);2013年04期

3 周水庚,范曄,周傲英;基于數(shù)據(jù)取樣的DBSCAN算法[J];小型微型計(jì)算機(jī)系統(tǒng);2000年12期

4 徐琰;肖基毅;;離群點(diǎn)分析在高校能耗監(jiān)控系統(tǒng)中的應(yīng)用[J];南華大學(xué)學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版);2014年02期

  本文關(guān)鍵詞：基于NGID-DBSCAN算法與最小包圍圓模型的基站位置分析，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

本文編號：389285