發(fā)布時間：2017-10-19 17:50

  本文關(guān)鍵詞：移動位置預(yù)測方法研究與實現(xiàn)

  更多相關(guān)文章： 移動網(wǎng)絡(luò) 大數(shù)據(jù) 人類移動行為 移動位置預(yù)測

【摘要】：隨著現(xiàn)代信息技術(shù)的飛速發(fā)展,數(shù)據(jù)呈現(xiàn)出快速增長的趨勢,數(shù)據(jù)分析方法面臨著嚴(yán)峻的挑戰(zhàn),研究大數(shù)據(jù)分析方法將會給我們帶來價值。在過去很長的一段時間里,人類的移動行為被認為是雜亂無章的、隨機的、沒有規(guī)律可尋的。然而隨著智能移動終端的普及以及定位技術(shù)的發(fā)展,大量的反映人類移動行為的數(shù)據(jù)被積累起來,這些數(shù)據(jù)覆蓋人群廣,能從多個角度反映人類移動行為特征。移動位置預(yù)測是人類移動行為研究中的重要問題,對移動通信網(wǎng)絡(luò)設(shè)計和移動性管理研究具有重要意義。 論文總結(jié)了人類移動性和移動位置預(yù)測的基礎(chǔ)理論和研究現(xiàn)狀,分析了現(xiàn)有基于馬爾可夫過程的移動位置預(yù)測算法存在的運行效率低、數(shù)據(jù)互干擾性等問題,提出了一種改進的基于馬爾可夫過程的移動位置預(yù)測方法。在該方法中,首先設(shè)計實現(xiàn)一種網(wǎng)格密度聚類算法,通過引入網(wǎng)格限制訪問位置范圍,利用基于密度的聚類算法提高位置識別效率。進一步,設(shè)計實現(xiàn)一種用戶移動行為相似性的度量算法,通過將相似用戶的數(shù)據(jù)聚合在一起,生成針對該用戶群的狀態(tài)轉(zhuǎn)移矩陣,既解決了使用單個用戶軌跡數(shù)據(jù)建立狀態(tài)轉(zhuǎn)移矩陣時存在的數(shù)據(jù)稀疏性問題,又避免了使用全局用戶軌跡數(shù)據(jù)建立狀態(tài)轉(zhuǎn)移矩陣時所產(chǎn)生的數(shù)據(jù)間互干擾問題。最后,通過測試該方法在不同規(guī)模的數(shù)據(jù)集上的運行時間,證明本文提出的馬爾可夫移動位置預(yù)測算法的效率優(yōu)于傳統(tǒng)的馬爾可夫移動位置預(yù)測算法。
【關(guān)鍵詞】：移動網(wǎng)絡(luò) 大數(shù)據(jù) 人類移動行為 移動位置預(yù)測
【學(xué)位授予單位】：北京郵電大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2015
【分類號】：TN929.5
【目錄】：

• 摘要4-5
• ABSTRACT5-9
• 第一章 緒論9-15
• 1.1 研究背景和意義9-11
• 1.2 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀11-12
• 1.3 主要研究工作12
• 1.4 論文結(jié)構(gòu)12-15
• 第二章 數(shù)據(jù)分析與人類移動行為研究15-27
• 2.1 數(shù)據(jù)分析方法概述15-17
• 2.1.1 基本數(shù)據(jù)分析方法16
• 2.1.2 數(shù)據(jù)挖掘16-17
• 2.2 人類移動行為研究17-23
• 2.2.1 人類移動規(guī)律18-20
• 2.2.2 人類移動模型20-23
• 2.3 移動位置預(yù)測方法23-27
• 第三章 分組馬爾可夫移動位置預(yù)測方法27-47
• 3.1 移動行為的可預(yù)測性27-29
• 3.2 方法框架29-30
• 3.3 線下訓(xùn)練30-44
• 3.3.1 停留點提取30-32
• 3.3.2 訪問位置識別32-39
• 3.3.3 尋找相似分組39-44
• 3.4 線上預(yù)測44-47
• 第四章 實驗及方法評價47-53
• 4.1 數(shù)據(jù)集對比47-51
• 4.1.1 移動通信網(wǎng)絡(luò)用戶通話數(shù)據(jù)48-49
• 4.1.2 GPS數(shù)據(jù)49-50
• 4.1.3 簽到數(shù)據(jù)50-51
• 4.2 方法評價51-53
• 第五章 總結(jié)與展望53-55
• 5.1 論文研究總結(jié)53
• 5.2 下一步工作計劃53-55
• 參考文獻55-57
• 致謝57-59
• 作者攻讀學(xué)位期間發(fā)表的學(xué)術(shù)論文目錄59

【共引文獻】

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本文編號：1062484