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基于K-Means和時間匹配的位置預測模型
胡燕; 朱曉瑛; 馬剛 北京郵電大學信息網絡中心; 北京100876
關鍵詞：位置預測 時鬧匹配 聚類
摘要：隨著移動服務的發展，越來越多的移動端服務基于對象的位置進行推送和推薦。因此位置預測技術顯得越來越重要．由于對象位置信息存在采集不連續或對象行為不規律等因素，導致位置預測成為一項非常有挑戰的工作．為了提高位置預測的準確性，提出一種基于K-MestNs算法和時間匹配的位置預測模型．該模型使用K—Means算法對歷史位置點進行聚類，劃分多個對象運動區域，針對對象運動區域進行預測．按照對象的作息時間將一天時間劃分為多個時間段，運用筆者提出的軌跡建模算法和軌跡更新算法形成用戶運動軌跡，形成對象運動軌跡，再使用時間匹配原則進行住置預測．筆者最后利用真實的數據實現該模型，實驗證明：未使用該模型的位置預測準確率為39．7％；使用該模型后算法和時間匹配的位置預測模型預測準確率達到60．3％，準確率提高了20％左右．
鄭州工業大學學報雜志要求:
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