无线互联网技术的发展,促进了无线定位行业的发展和应用。近年来无线定位技术在医疗、设备管理以及商业智能等领域获得了广泛的应用。在诸多应用中,对大型卖场中顾客动线信息的采集和分析是其重要的一个方面。动线是顾客在超市内购物形成的轨迹,在一定程度上能反映出商场的布局合理性以及顾客的偏好性。动线管理的目标是既满足顾客便捷舒适的购物需求,又能最大程度上促进商家销售任务的完成。动线的通过率、停留率和销售率是动线研究的三项指标,目前对动线研究主要围绕着这些因素展开。动线研究分为数据收集环节和数据分析环节。数据收集分为人工和无线定位技术两种方式,相比前者,无线定位技术具有准确方便和不易侵犯顾客隐私等优点,故而在国内外被广泛应用在有关动线的分析研究领域。本文对动线研究领域中的偏好动线和热区生成算法进行了研究。针对目前基于用户访问矩阵(UAM)和顾客访问矩阵(CAM)的偏好动线求解算法中出现的回路或死循环问题,提出了基于偏好值和簇的偏好图生成(PCG)算法。针对热区研究中存在的热区定义不清、缺乏明确的度量方法和分类算法问题,提出了基于定位信息次数的区域热度的定义,以及基于半径逐级递增的区域定位信息次数统计规则和一种改进型基于k均值的区域热度聚类方法。在以上研究基础上,本文设计并实现了基于WIFI定位技术的超市动线管理系统。用户可选择实时查看顾客的位置信息和移动轨迹,以及动线通过率、停留率和购买率等分析结果。