基于位置相似性与Markov模型的移动轨迹预测算法
李佳泽
高全力
郭帅
胡发丽
李庆敏
西安工程大学计算机科学学院 西安 710048
摘要：实时、准确的移动轨迹预测是移动端新兴业务发展的重要支撑.目前的移动轨迹预测大多采用Markov模型,但是Markov模型存在对历史轨迹信息利用不充分的问题.为此,论文提出了一种基于位置相似性与Markov模型的移动轨迹预测算法.首先,通过迭代网格划分方法实现原始轨迹数据的序列化;然后,根据用户当前轨迹位置找出历史轨迹集合中与之相似的历史轨迹;最后,由相似的历史轨迹建立转移概率矩阵,完成对用户未来区域的预测.在大规模数据集上的试验结果表明,相比于传统Markov模型,该方法的平均预测准确率提高了13.8%.
关键词：推荐服务轨迹预测位置相似性Markov模型
分类号：TP311(计算技术、计算机技术)
论文发表日期：2024-01-20
在线出版日期：2025-08-15（本平台首次上网日期，不代表文献的发表时间）
页数：5( 116-120 )
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