移动社交网络中的动态轨迹推测算法

发布时间：2018-05-05 10:48

  本文选题：LBS + Social　； 参考：《上海交通大学》2014年硕士论文

【摘要】：本文研究讨论了一种全新的位基服务算法，从数据挖掘的角度看待LBS问题。这样解决了原来依靠移动运营商基站或者GPS的方案在某些场景下低效或者完全无法工作的问题。所有应用这种定位服务的设备间通过短距离通信时别对方（Social Context），同时记录下来接触到对方的时间。经过一段时间后，将这种分布式的会面记录（Contact）汇总的中央服务器。通过本文的算法可以推测出所有人的历史移动轨迹。 本文提供了两种算法解决轨迹推测。一种是基于BFS的搜索算法，，该算法假设系统内节点按照固定速度运动，在现实中较难应用。另一种是基于MMP模型的概率推测算法，该算法使用概率分布描述节点的运动模型，较为真实，且准确率也较高。
[Abstract]:In this paper, a new bit-based service algorithm is discussed, which looks at the LBS problem from the point of view of data mining. This solves the problem of inefficient or completely ineffective solutions based on mobile carrier base stations or GPS in some scenarios. All devices that use this location service do not use the other party's Social context while communicating over short distances, and record the time of contact with each other. After a period of time, this distributed meeting record is aggregated to the central server. Through the algorithm in this paper, we can infer the historical trajectory of all people. This paper provides two algorithms to solve trajectory speculation. One is a search algorithm based on BFS, which assumes that the nodes in the system move at a fixed speed, so it is difficult to apply in reality. The other is probabilistic estimation algorithm based on MMP model, which uses probability distribution to describe the motion model of nodes, which is more realistic and accurate.
【学位授予单位】：上海交通大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2014
【分类号】：TP393.09;O157.5

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本文编号：1847402