【摘 要】
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随着无线通信技术的快速发展、移动设备的流行普及以及移动应用的爆发性增长,无线网络数据信息量暴增,为用户移动行为研究提供了机遇。本文致力于寻找有效的方法从庞大的无线数
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随着无线通信技术的快速发展、移动设备的流行普及以及移动应用的爆发性增长,无线网络数据信息量暴增,为用户移动行为研究提供了机遇。本文致力于寻找有效的方法从庞大的无线数据中挖掘出用户的移动轨迹模式,分析用户轨迹模式的变化,并将其应用到用户位置预测当中。针对用户轨迹模式挖掘,前人提出了很多高效的挖掘算法,但是鲜有工作致力于研究轨迹模式随时间的变化。在本文中,我们对用户轨迹模式随时间的变化进行了定量的描述,系统地分析了轨迹模式随时间是如何变化的。本文提出了一个统一的、基于轨迹模式相似度的度量标准来量化两个时间窗口之间轨迹模式的变化程度,并通过加权汇聚计算出每个时间窗口各自的模式变化程度,对此模式变化程度序列进行贝叶斯分析,可以探测出轨迹模式的潜在重大变化时间点。在收集到的长达三个月的真实校园Wi-Fi网络数据集上进行实验,结果表明本文提出的量化方法真实地反应了用户轨迹模式的变化,并且可以有效地检测出轨迹模式的变化时间点。另外,本文还研究了外界事件对用户轨迹模式变化的影响,结果显示群体轨迹模式的变化和真实世界中的群体事件(如五一劳动节、学校期末考试等)有着有趣的关联。此外,在轨迹模式变化分析研究的基础上,本文将其应用到用户位置预测上,通过实验对比发现,轨迹模式分析可以有效地辅助位置预测。
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