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J-GLOBAL ID：201702266308567389   整理番号：17A0143522

ユーザ移動度の予測のための改良されたMarkov法【Powered by NICT】

An improved Markov method for prediction of user mobility

著者 (3件)： Cheng Yihang (Beijing Laboratory of Advanced Information Networks of BUPT, Beijing 100876, China) ,  Qiao Yuanyuan (Beijing Laboratory of Advanced Information Networks of BUPT, Beijing 100876, China) ,  Yang Jie (Beijing Laboratory of Advanced Information Networks of BUPT, Beijing 100876, China)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2016  号： CNSM  ページ： 394-399  発行年： 2016年 
JST資料番号： W2441A  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 情報通信技術(ICT)とモノのインターネット(IoT)の開発は,都市サービスの品質,性能と対話性を向上させるために使用されている。モバイル機器の広範な採用の利点から,ユーザ移動度分析のための移動データの量を集めることができる。ユーザの移動データからの隠れ情報はより良い位置ベースサービスを提供するスマートシティのメーカにとって重要である。本論文では,次の位置を推定することが可能であることを二種の古典的領域に依存しない予測モデルと改良Markovモデルに焦点を当てた。モバイルネットワークの日長い交通データを用いて,実験のための4914個体の軌跡を抽出する。元Markovアルゴリズムは,LZファミリーアルゴリズムよりも資源消費における優れた性能を持つことを見出したが,その予測精度はLeZi更新と活性LeZiアルゴリズムの予測精度よりも低かった。Markovの予測精度を向上させ,従来の予測アルゴリズムの欠点を克服するために,Markovに基づく新しい方法,時間的および空間的な両要因を考慮したを示した。広範な実験により,この改良法は位置予測で良好な性能を示した。添加では,予測精度の間の関係と軌道の規則性,軌道のための最も適切な予測アルゴリズムを同定するためのさらなる研究。Copyright 2017 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST【Powered by NICT】

シソーラス用語： 予測モデル ,  *移動度 ,  アルゴリズム ,  会話 ,  規則度
準シソーラス用語： 位置予測 ,  予測アルゴリズム ,  予測精度 ,  交通データ ,  モバイルネットワーク ,  Markovモデル ,  スマートシティ ,  モバイルデバイス ,  モノのインターネット ,  情報通信技術 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 計算機網  (JC03000K)

タイトルに関連する用語 (2件)： 移動度 ,  予測