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基于移动终端上网数据的移动模式分析及轨迹预测

         

摘要

基于某城市用户移动终端使用某运营商流量上网产生的数据分析用户移动模式及轨迹预测.实证发现个体上网时的移动行为具有阵发性、异质性、弱时间规律性以及短时间内的地点停留特性.基于实证结果,本文提出了动态贝叶斯网络、基于相似度的马尔科夫模型等多种轨迹预测模型及它们的混合模型,并取得了较好的预测结果.

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