基于密度聚类的用户轨迹预测算法研究

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1、分类号基UDC于密级密学号1108120644度聚类的用户轨迹预测算硕士学位论文法研究基于密度聚类的用户轨迹预测算法研究赵雪涵赵雪涵西学科门类:工学安理学科名称:计算机软件与理论工大指导教师:周红芳副教授学申请日期:西安理工大学硕士学位论文analyzesandputsforwardanadaptivetrajectorypredictionalgorithmATPDCbasedonthedensityclustering,whichconsistsoftrajectorymodelingandtrajectoryupdatin

2、g.Thefirstconstructstheusertrajectorypredictionmodelbyclusteringhistoricaltrajectories,andthesecondimprovesthemodelbuiltontheformerphase.Simulationresultsshowthat,withthegrowthofusertrajectories,ATPDCalgorithmcanachievetheincrementalupdatewithwellpredictionaccuracyan

3、dpredictionefficiency.Moreover,experimentalresultsrevealthatthemobileMRroadtestreportscontainpotentialuserbehaviorpatternsandcanbeusedtoanalyzeandexcavateusers’behaviors.Keywords:MobileCommunication;usermobiletrajectoryprediction;densityclustering;MRroadtestreportII目

4、录目录1绪论...........................................................................................................................................11.1研究背景和意义...............................................................................................................

5、..11.2国内外研究现状.................................................................................................................21.2.1国外研究现状..............................................................................................................21.2.2国内研究现状.......

6、.......................................................................................................31.3研究内容及目标.................................................................................................................41.4论文的组织结构.............................

7、....................................................................................52相关理论与技术.......................................................................................................................72.1聚类分析...............................................

8、..............................................................................72.1.1聚类概述...........................................

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