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随着卫星导航的高速发展与大数据应用的不断普及,位置服务在人民日常生活中的应用日益广泛,尤其是在智能交通领域的应用更加深入。智能交通系统作为未来交通系统的发展方向,可以有效地利用现有交通设施、减少交通负荷和环境污染、保障交通安全、提高运输效率,而电子不停车收费系统(ETC)作为智能交通体系中必不可少的组成部分,具有极其广阔的发展前景。因此,运用位置服务技术提高ETC整体服务水平具有非常重要的现实意义。面向ETC用户的位置服务系统是位置服务技术在交通领域的应用和拓展,旨在针对ETC用户出行轨迹,发掘个体用户的日常行为规律和群体用户的共性行为特征,增强对公众出行模式与城市交通环境的理解,为公众提供个性化的位置服务。当前,尚未出现ETC业务与位置服务相结合的应用系统,因此本系统的构建具有十分重要的意义。论文的主要工作和创新点体现在以下几个方面:1.深入剖析了国内外ETC发展现状、位置服务及相关技术研究现状,阐述了现有位置服务系统的成功和不足,论述了构建ETC位置服务系统的可行性和必要性。结合ETC业务及发展趋势,构建了面向ETC用户的位置服务系统体系结构,并完成了系统数据库和功能设计,为系统建设奠定了基础。2.提出了车辆GPS轨迹兴趣区域提取算法。在深入研究车辆运行特征的基础上,通过改进基于时间聚类算法提取兴趣点,并基于密度聚类算法生成兴趣区域,最后采用反向地理编码实现兴趣区域在语义层次的表达与呈现,促进用户对轨迹和出行模式的理解。3.建立了用户关系图谱模型。深入研究时序空间数据的关联特性,通过改进FP-growth算法实现用户间相似轨迹序列的提取,并基于此计算用户相似度,构建用户关系图谱模型,为个性化推荐奠定了基础。4.改进了基于用户的协同过滤推荐技术。在深刻了解协同过滤推荐技术缺陷的前提下,引入用户属性相似度度量,改进用户相似度的构成及其计算方法,有效地解决了推荐中的冷启动问题,为ETC用户提供高质量的个性化推荐结果。5.基于Eclipse集成环境、MySQL关系型数据库和Neo4J图数据库,运用Java编程语言,结合MVC框架,实现了ETC位置服务原型系统,并对相关方法和模型进行了验证。