文件名称:
ILBD（室内位置大数据）的多维特征模型和压缩聚类
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文件大小: 788kb
下载次数: 0
上传时间: 2021-02-25
详细说明：LBS（基于位置的服务）已经成为正在进行和即将推出的Internet.services的“杀手级应用”。 室内定位大数据（ILBD）实际上是非常大的多媒体数据。 但是，室内位置数据比室外数据复杂。 缺乏统一的表示模型和数据冗余，使得ILBD难以聚类和挖掘基于位置的值。 因此，本文为ILBD提出了一种新的多维特征模型和紧凑聚类算法。 统一的ILBD模型结合了不同尺度和状态的空间和时间特征，采用归一化的数据帧对原始数据进行预处理。 可扩展的欧氏扩展距离旨在表征异构数据之间的关系，并表示不同维度的连接。 为了减少ILBD的冗余和缺陷，提出了一种紧凑的聚类方法，该方法构造了位置本体和感觉参数来确定。ILBD的主要影响因素是，将迟滞成分过滤并缩小以减少ILBD的数量。 新的多维特征模型将应用于LBS框架。 实验和仿真验证了所提模型的收敛性，RMSE提高了36.7％，区域流量估计的精度提高了12.3％，提高了ILBD采矿的准确性，减少了ILBD的冗余和缺陷。
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