本文選題：位置大數(shù)據(jù)　切入點(diǎn)：室內(nèi)高精定位　出處：《計(jì)算機(jī)應(yīng)用》2016年02期 　論文類型：期刊論文

【摘要】：隨著室內(nèi)定位技術(shù)的發(fā)展,室內(nèi)位置數(shù)據(jù)和用戶消費(fèi)行為數(shù)據(jù)的大量產(chǎn)生為室內(nèi)位置大數(shù)據(jù)(LBD)研究和應(yīng)用提供了可能。基于高精度室內(nèi)位置感知,突破了室內(nèi)定位位置數(shù)據(jù)不準(zhǔn)確的瓶頸。通過(guò)對(duì)室內(nèi)位置數(shù)據(jù)聚類、降維等預(yù)處理,建立挖掘模型分析并提取了室內(nèi)商圈區(qū)域的聚散和流動(dòng)等特性,進(jìn)一步通過(guò)特征關(guān)聯(lián)預(yù)測(cè)用戶的消費(fèi)等行為,提出了室內(nèi)位置大數(shù)據(jù)協(xié)同挖掘的方法和架構(gòu)。在某機(jī)場(chǎng)商圈、西單某商場(chǎng)億級(jí)用戶位置數(shù)據(jù)集上進(jìn)行了有效性實(shí)驗(yàn)和應(yīng)用,通過(guò)實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)對(duì)比驗(yàn)證了基于此架構(gòu)室內(nèi)定位數(shù)據(jù)的精準(zhǔn)性和挖掘方法的可行性。
[Abstract]:With the development of indoor positioning technology, the large amount of indoor location data and consumer behavior data provide the possibility for the research and application of indoor location big data. Through the pretreatment of indoor location data clustering and dimensionality reduction, the mining model is established to analyze and extract the characteristics of indoor commercial area, such as accumulation and flow, etc. Furthermore, by using feature association to predict user consumption and other behaviors, this paper puts forward the method and framework of cooperative mining of indoor location big data. An effective experiment and application are carried out on the location data set of 100 million users in an airport business district and a shopping mall in Xidan. The accuracy of indoor positioning data based on this architecture and the feasibility of mining method are verified by comparing the measured data.
【作者單位】： 北京郵電大學(xué)電子工程學(xué)院;
【基金】：國(guó)家863計(jì)劃項(xiàng)目(2014AA123103,2015AA124103) 國(guó)家自然科學(xué)基金資助項(xiàng)目(61372110)~~
【分類號(hào)】：TP311.13

【參考文獻(xiàn)】

相關(guān)期刊論文 前1條

1 孫吉貴;劉杰;趙連宇;;聚類算法研究[J];軟件學(xué)報(bào);2008年01期

【共引文獻(xiàn)】

相關(guān)期刊論文 前10條

1 李廣水;宋丁全;;數(shù)據(jù)分析在森林資源調(diào)查中的應(yīng)用及發(fā)展研究[J];安徽農(nóng)業(yè)科學(xué);2009年22期

2 左國(guó)才;周榮華;符開(kāi)耀;;基于DBSCAN算法的電信客戶分類的應(yīng)用研究[J];北京聯(lián)合大學(xué)學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版);2012年03期

3 李曉方;武仲科;樊亞春;周明全;柳勇光;;一種新的用于三維檢索的快速鄰域搜索方法[J];北京師范大學(xué)學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版);2011年05期

4 章林柯;崔立林;;潛艇機(jī)械噪聲源分類識(shí)別的小樣本研究思想及相關(guān)算法評(píng)述[J];船舶力學(xué);2011年08期

5 孫英娟;楊柳;何昆鳥(niǎo);;屬性離散化算法研究[J];長(zhǎng)春師范學(xué)院學(xué)報(bào)(人文社會(huì)科學(xué)版);2009年12期

6 陳慶枝;陳國(guó)龍;郭文忠;陳仕濤;;信息安全評(píng)估日志數(shù)據(jù)的一種混合聚類算法[J];重慶工學(xué)院學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版);2009年10期

7 殷宏威;趙偉;楊志偉;;蟻群算法在KNN文本分類中的應(yīng)用[J];長(zhǎng)春理工大學(xué)學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版);2010年01期

8 陸娟;湯國(guó)安;張宏;蔣平;吳偉;;犯罪熱點(diǎn)時(shí)空分布研究方法綜述[J];地理科學(xué)進(jìn)展;2012年04期

9 馮曉蒲;張鐵峰;;基于實(shí)際負(fù)荷曲線的電力用戶分類技術(shù)研究[J];電力科學(xué)與工程;2010年09期

10 錢寧;胡永東;吳國(guó)新;;P2P網(wǎng)絡(luò)資源搜索中的用戶行為模型[J];東南大學(xué)學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版);2011年04期

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1 徐森;文本聚類集成關(guān)鍵技術(shù)研究[D];哈爾濱工程大學(xué);2010年

2 于翔;基于網(wǎng)格的數(shù)據(jù)流聚類方法研究[D];哈爾濱工程大學(xué);2010年

3 徐紅波;基于空間填充曲線高維空間查詢算法研究[D];哈爾濱理工大學(xué);2010年

4 尹可挺;Internet環(huán)境中基于QoS的Web服務(wù)組合研究[D];浙江大學(xué);2010年

5 皋軍;智能識(shí)別中的降維新方法及其應(yīng)用研究[D];江南大學(xué);2010年

6 蘇曉珂;基于聚類的異常挖掘算法研究[D];東華大學(xué);2010年

7 卓瑩;基于拓?fù)洹ち髁客诰虻木W(wǎng)絡(luò)態(tài)勢(shì)感知技術(shù)研究[D];國(guó)防科學(xué)技術(shù)大學(xué);2010年

8 陳彬;面向DEVS的多范式建模與仿真關(guān)鍵技術(shù)研究與實(shí)現(xiàn)[D];國(guó)防科學(xué)技術(shù)大學(xué);2010年

9 高翠芳;模糊聚類新算法及應(yīng)用研究[D];江南大學(xué);2011年

10 李群;主題搜索引擎聚類算法的研究[D];北京林業(yè)大學(xué);2011年

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1 劉文昊;基于模糊聚類和紋版輔助的織物疵點(diǎn)檢測(cè)算法研究[D];浙江理工大學(xué);2010年

2 李振;網(wǎng)絡(luò)輿情預(yù)測(cè)關(guān)鍵技術(shù)研究[D];鄭州大學(xué);2010年

3 丁金鳳;基于網(wǎng)格與密度的數(shù)據(jù)流聚類算法研究[D];哈爾濱工程大學(xué);2010年

4 劉萍;軟件體系結(jié)構(gòu)恢復(fù)的研究與實(shí)現(xiàn)[D];大連理工大學(xué);2010年

5 姜榮;時(shí)間序列的聚類和關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘研究[D];遼寧師范大學(xué);2010年

6 李丹丹;基于權(quán)重設(shè)計(jì)的聚類融合算法研究及應(yīng)用[D];遼寧工程技術(shù)大學(xué);2009年

7 劉瓊;基于群體智能的聚類算法研究[D];長(zhǎng)沙理工大學(xué);2010年

8 邵帥;基于數(shù)據(jù)場(chǎng)的聚類可視化算法研究與應(yīng)用[D];西北民族大學(xué);2010年

9 孫大朋;入侵檢測(cè)中模糊C-均值聚類算法研究[D];哈爾濱理工大學(xué);2010年

10 王瑛;基于模糊聚類的入侵檢測(cè)算法研究[D];江西理工大學(xué);2010年

【二級(jí)參考文獻(xiàn)】

相關(guān)期刊論文 前1條

1 李潔;高新波;焦李成;;基于特征加權(quán)的模糊聚類新算法[J];電子學(xué)報(bào);2006年01期

【相似文獻(xiàn)】

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1 李光強(qiáng);鄧敏;張維玲;陳翼;;利用事件影響域挖掘時(shí)空關(guān)聯(lián)規(guī)則[J];遙感學(xué)報(bào);2010年03期

2 丁翠環(huán);程桂勇;岳劍平;李孟學(xué);;一種新型抗多途信號(hào)時(shí)空關(guān)聯(lián)專家判據(jù)[J];艦船科學(xué)技術(shù);2008年04期

3 柴思躍;蘇奮振;周成虎;;基于周期表的時(shí)空關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘方法與實(shí)驗(yàn)[J];地球信息科學(xué)學(xué)報(bào);2011年04期

4 ;[J];;年期

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1 董林;時(shí)空關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘研究[D];武漢大學(xué);2014年

2 蘇偉;基于時(shí)空關(guān)聯(lián)性的無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)網(wǎng)關(guān)異常檢測(cè)研究[D];上海大學(xué);2014年

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1 劉慧;基于時(shí)空關(guān)聯(lián)思想的初中地理教學(xué)策略研究[D];天津師范大學(xué);2014年

2 陳文曲;基于外觀特征和時(shí)空關(guān)聯(lián)的無(wú)重疊視域目標(biāo)跟蹤技術(shù)研究[D];南京郵電大學(xué);2013年

3 嚴(yán)明;高速公路中車輛對(duì)象同一性的檢索[D];昆明理工大學(xué);2014年

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本文編號(hào)：1612271