【摘 要】
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随着移动通信技术和车载定位系统的发展和广泛应用,基于位置服务越来越受到人们的关注。位置预测技术是其重要组成部分,并有着广泛的应用。在实际应用中,由于采集点丢失或新
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随着移动通信技术和车载定位系统的发展和广泛应用,基于位置服务越来越受到人们的关注。位置预测技术是其重要组成部分,并有着广泛的应用。在实际应用中,由于采集点丢失或新用户出现等,GPS轨迹数据往往具有稀疏特性,使得基于单个用户数据的位置预测的准确率较低。针对这种情况,文中提出了基于移动行为相似性和用户聚类的Markov位置预测方法。首先,为使预测的位置具有物理意义,提出了基于Voronoi图的区域划分方法,并基于区域轨迹进行位置预测;其次,提出了同时考虑用户转移特性和用户区域特性的移动行为相似性计算方法;再次
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