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基于稀疏时空数据的用户位置预测研究
【摘 要】
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随着WiFi覆盖率的逐步提升以及定位技术的发展,可获取到海量的基于Wi Fi日志的时空位置数据,这些位置信息蕴含着丰富的用户移动规律,促进了基于历史轨迹的用户位置预测研究的兴起。在实际应用中,低采样性会导致轨迹数据呈现分布稀疏和结构单一的特点,进而引起由单个用户轨迹训练的位置预测模型准确率较低。针对此问题,本文进行了以下研究工作:(1)提出了融合用户属性和轨迹信息的相似用户分簇算法,用户的属性与个
【出 处】
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中原工学院
【发表日期】
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2021年01期
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