基于K-Means和時間匹配的位置預(yù)測模型
關(guān)鍵詞：位置預(yù)測 時鬧匹配 聚類
摘要：隨著移動服務(wù)的發(fā)展，越來越多的移動端服務(wù)基于對象的位置進(jìn)行推送和推薦。因此位置預(yù)測技術(shù)顯得越來越重要．由于對象位置信息存在采集不連續(xù)或?qū)ο笮袨椴灰?guī)律等因素，導(dǎo)致位置預(yù)測成為一項非常有挑戰(zhàn)的工作．為了提高位置預(yù)測的準(zhǔn)確性，提出一種基于K-MestNs算法和時間匹配的位置預(yù)測模型．該模型使用K—Means算法對歷史位置點進(jìn)行聚類，劃分多個對象運動區(qū)域，針對對象運動區(qū)域進(jìn)行預(yù)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(jìn)行住置預(yù)測．筆者最后利用真實的數(shù)據(jù)實現(xiàn)該模型，實驗證明：未使用該模型的位置預(yù)測準(zhǔn)確率為39．7％；使用該模型后算法和時間匹配的位置預(yù)測模型預(yù)測準(zhǔn)確率達(dá)到60．3％，準(zhǔn)確率提高了20％左右．
鄭州工業(yè)大學(xué)學(xué)報雜志要求:
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