用户移动模式的挖掘与位置预测的研究

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1、东华大学硕士学位论文用户移动模式的挖掘与位置预测的研究姓名：薛丹申请学位级别：硕士专业：控制理论与控制工程指导教师：李德敏20050201挖掘的移动用户位置的非实时预测。它是对网络中储存在归属位置寄存器中的大量移动曰志进行挖掘，并根据挖掘到的移动模式，预测得到移动用户的位置。整个预测算法可以分为三个阶段。第一阶段在原有的Apriori挖掘算法的基础上，针对移动日志数据库不断更新的情况，我们提出了Apriori的增量挖掘算法。由于Apriori挖掘算法效率比较低，我们提出将Prefixspan算法用于用户移动模式的挖掘。

2、并通过实例比较得出，Apriori算法和Prefixspan算法具有相同的挖掘结果，但Prefixspan算法的挖掘效率较高。第二阶段从用户移动性模式中提取移动性规则。第三阶段进行移动性规则的匹配，将与移动用户当前运动相匹配的规则用来预测用户的下一次运动位置。同时，我们对在具体空间环境中的移动用户运动问题作了一些探讨，研究了在固定目标条件下，移动用户综合考虑道路上的通信质量和道路长度两方面的因素的最优路径选择问题。我们建立了移动用户的运动模型，提出了对道路上的通信质量和该道路长度加权，并只对以当前节点为起点的边比较权值

3、的方法，用于移动用户最优路径的选择。本文的研究成果可以用于基于预测的位置更新和寻呼。以改进移动性管理的性能，减少信令开销，提高系统容量，对于现有移动通信系统的改进以及新一代移动通信系统的高效运行等领域的研究具有一定的借鉴作用。同时，在固定目标条件下，移动用户选择一条最优路径可以对突发事件实现快速反应、快速处理，对于军事、抢险救灾等应急决策系统具有一定的意义。关键词：移动计算，移动性管理，局部线性预测，用户移动模式，移动性预测，最优移动路径RESEARCHONM【NINGTHEUSERMoBILITYf'ATTERNSA

4、NDLOCATIoNPREDICTIONABSTRACTWiththecontinuousdevelopmentandextensiveapplicationsoftechnologiesinthefieldsofbothcommunicationandcomputernetwork，mobilecomputerscanaccesskindsofnetworkatanytimeandanyplacetogetthedatainformationtheyneededinthenearfuture．Thisspeciald

5、istributedcomputingenvironmentiscalledmobilecomputing，Themobilecomputingisconsideredasoneofthemostinfluentialtechnologyinthefutureandhasbecomethehotspotofresearch．Inmobile；computingenvironment，usingpredictedlocationinformationofamobileusertodesignrationalandeffe

6、ctivemobilitymanagementschemasisoneofthechallengingtopics．Howtoeffectivelypredictamobileuser’slocationisthekeytoachievemobilitymanagementthatbasedonthepredictedlocation．Ontheotherhand，mobilitydecisiveproblemisimportanttoamobileuserinmobilecomputingenvironment．Fo

7、ramobileuser,howtoselecttheoptimalpathstoreachthedestinationintermsofthenetworkQoSandroadconditionisanimportantpartofmobiledecisiveproblem．Regardedthenationalnaturalscienceprogram，theresearchofmobiledecisivetheoryanditssupportsystem，asitsresearchbackground，thisd

8、issertationproposedtwodifferentmethodsusedtopredictthelocationsofauser．IfwehavefeWlocationinformationofauser,weproposedthelocallinearforecastmethodusedtopredictthemov