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基于K-Means和時(shí)間匹配的位置預(yù)測(cè)模型
關(guān)鍵詞：位置預(yù)測(cè) 時(shí)鬧匹配 聚類
摘要：隨著移動(dòng)服務(wù)的發(fā)展，越來(lái)越多的移動(dòng)端服務(wù)基于對(duì)象的位置進(jìn)行推送和推薦。因此位置預(yù)測(cè)技術(shù)顯得越來(lái)越重要．由于對(duì)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(cè)成為一項(xiàng)非常有挑戰(zhàn)的工作．為了提高位置預(yù)測(cè)的準(zhǔn)確性，提出一種基于K-MestNs算法和時(shí)間匹配的位置預(yù)測(cè)模型．該模型使用K—Means算法對(duì)歷史位置點(diǎn)進(jìn)行聚類，劃分多個(gè)對(duì)象運(yùn)動(dòng)區(qū)域，針對(duì)對(duì)象運(yùn)動(dòng)區(qū)域進(jìn)行預(yù)測(cè)．按照對(duì)象的作息時(shí)間將一天時(shí)間劃分為多個(gè)時(shí)間段，運(yùn)用筆者提出的軌跡建模算法和軌跡更新算法形成用戶運(yùn)動(dòng)軌跡，形成對(duì)象運(yùn)動(dòng)軌跡，再使用時(shí)間匹配原則進(jìn)行住置預(yù)測(cè)．筆者最后利用真實(shí)的數(shù)據(jù)實(shí)現(xiàn)該模型，實(shí)驗(yàn)證明：未使用該模型的位置預(yù)測(cè)準(zhǔn)確率為39．7％；使用該模型后算法和時(shí)間匹配的位置預(yù)測(cè)模型預(yù)測(cè)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(bào)雜志要求:
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