【摘 要】
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针对Markov模型在位置预测中存在预测精度不高及匹配稀疏等问题,提出了一种基于Adaboost-Markov模型的移动用户位置预测方法。首先,通过基于转角偏移度与距离偏移量的轨迹划
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(61273302)~~
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针对Markov模型在位置预测中存在预测精度不高及匹配稀疏等问题,提出了一种基于Adaboost-Markov模型的移动用户位置预测方法。首先,通过基于转角偏移度与距离偏移量的轨迹划分方法对原始轨迹数据进行预处理,提取出特征点,并采用密度聚类算法将特征点聚类为用户的各个兴趣区域,把原始轨迹数据离散化为由兴趣区域组成的轨迹序列;然后,根据前缀轨迹序列与历史轨迹序列模式树的匹配程度来自适应地确定模型阶数k;最后,采用Adaboost算法根据1~k阶Markov模型的重要程度为其赋予相应的权重系数,组成多阶融合
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