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蜂窝网中基于位置预测的切换算法被引量：1: 2014年; 为了满足未来移动网络蜂窝小、切换频繁、支持规模用户和多媒体应用的需求,对位置预测与越区切换进行深入分析,提出了基于位置预测的越区切换方案HDLP(Handover Decision based on Location Prediction),其基本思想是:(1)从移动用户的大量历史移动轨迹数据中挖掘频繁轨迹;(2)根据挖掘出的频繁轨迹集合生成运动规则;(3)将运动规则运用于判决蜂窝移动通信的越区切换中。对所提算法进行仿真的结果表明,与传统的切换方案相比较,本算法减少了不必要的越区切换次数,降低了错误切换率,提高了切换的准确率,进而在一定程度上降低了通信代价,提高了通信系统的容量以及QoS。; 王梦冉乔少杰于珊珊; 关键词：越区切换

一种基于高斯混合模型的轨迹预测算法被引量：112: 2015年; 在智能交通控制系统、军事数字化战场、辅助驾驶系统中,实时、精确、可靠的移动对象不确定性轨迹预测具有极高的应用价值.智能轨迹预测不仅可以提供精准的基于位置的服务,而且可以提前监测和预判交通状况,进而推荐最佳路线,已经成为移动对象数据库研究的热点,亟需设计准确而高效的位置预测方法.针对现有方法的不足,提出了基于高斯混合模型的轨迹预测方法 GMTP,主要步骤包括:(1)针对复杂运动模式利用高斯混合模型建模;(2)利用高斯混合模型计算不同运动模式的概率分布,进而将轨迹数据划分为不同分量;(3)利用高斯过程回归预测移动对象最可能的运动轨迹.GMTP是高斯非线性概率统计模型,其优势在于:计算结果不仅是位置预测值,更是关于移动对象未来所有可能运动轨迹的概率分布,可以利用概率统计分布特性获得某种运动模式(如匀加速运动)下的位置预测.大量真实轨迹数据集上的实验结果表明:与相同参数设置下的高斯回归预测和卡尔曼滤波预测法相比,GMTP的预测准确性平均提高了22.2%和23.8%,预测时间平均缩减了92.7%和95.9%.; 乔少杰金琨韩楠唐常杰格桑多吉Louis Alberto GUTIERREZ; 关键词：移动对象数据库轨迹预测高斯混合模型

大数据环境下移动对象自适应轨迹预测模型被引量：29: 2015年; 已有的轨迹预测算法针对移动对象运动模式,使用数学模型进行交通流模拟,难以对路网中的移动对象进行准确的描述.为了解决这一问题,提出基于隐马尔可夫模型(hidden Markov model,简称HMM)的自适应轨迹预测模型SATP(self-adaptive trajectory prediction model based on HMM),对大数据环境下移动对象海量轨迹利用基于密度的聚类方法进行位置密度分区和高效分段处理,减少HMM的状态数量.根据输入轨迹自动选取参数组合,避免HMM模型中隐状态不连续、状态停留等问题.实验结果表明,SATP模型在实验中表现出较高的预测准确性,并维持较低的时间开销.针对速度随机改变的移动对象,其平均预测准确率为84.1%;相同情况下,平均高出朴素预测算法46.7%.; 乔少杰李天瑞韩楠高云君元昌安王晓腾唐常杰; 关键词：智能交通轨迹预测隐马尔可夫模型自适应

基于Single-Pass的网络舆情热点发现算法被引量：16: 2015年; 考虑网络事件的时间距离,基于半结构化网页中不同位置特征项重要程度的不同,提出改进的single-pass文本聚类算法single-pass*,优势在于对Web文本不同位置特征项的加权处理,仅需计算新文档与同类别种子文档间的相似度。实验结果表明,相比single-pass,改进算法极大减少了漏检率和错检率,降低了由于新文本流内文档进行相似度计算导致系统性能的下降,平均提高Web文本聚类效率40%。将聚类后的Web文本应用于网络舆情分析,进行主题关注度分析和话题热度特性分析。; 格桑多吉乔少杰韩楠张小松杨燕元昌安康健; 关键词：舆情分析文本聚类

基于扰动的亚复杂动力系统因果关系挖掘被引量：2: 2014年; 传统因果分析方法主要是基于具有分布预设的概率模型,但动力系统通常是存在反馈的非线性系统,不适合采用概率方法进行分析.针对这一问题,该文提出了基于扰动的亚复杂动力系统因果分析方法,主要工作包括:(1)采用基因表达式编程的函数拟合方法对动力系统时间序列进行差分方程拟合,减免了关于数据分布模型的预设;(2)基于得到的拟合函数,通过对自变量的扰动来计算因变量的相应波动,提出了根据扰动和波动的数值关系来判断自变量和因变量之间因果关系的判断准则,并基于该准则提出了因果关系挖掘算法和挖掘结果可信度验证方法;(3)在合成数据和真实数据上进行了翔实实验,结果表明该文所提出的算法能挖掘出合理因果关系,在不同数据规模情况下能得到一致挖掘结果.与两种基于概率统计的因果分析方法进行了对比实验,结果表明当系统要素多于两个时,该文的算法仍然能够得到多个要素间正确的因果关系,而两种基于概率统计的方法则无法挖掘出正确的因果关系.; 郑皎凌唐常杰乔少杰杨宁李川陈瑜王悦; 关键词：因果关系分析函数拟合数据挖掘

PathExplorer:基于频繁模式的不确定性轨迹预测系统: 随着各类无线移动设备(如智能手机、平板电脑、GPS导航仪等)的广泛普及,各种基于位置变化信息而提供相关服务的工具日渐受到研究者的关注.借助这类工具,用户可以对路况等一系列信息做出更加准确和有价值的判断和决策.为更好地满足...; 乔少杰沈志强; 关键词：轨迹预测; 文献传递

基于CTBN的移动对象不确定轨迹预测算法被引量：8: 2012年; 为了高效准确地预测移动对象动态运动轨迹,提出了一种基于轨迹时间连续贝叶斯网络(CTBN)的不确定性轨迹预测算法,充分考虑了移动速度和方向对移动对象动态运动行为的影响,包含3个主要步骤:热点区域挖掘将轨迹数据集划分为不同的热点聚簇;轨迹时间连续贝叶斯网络的构建,其由3个变量(街区号、移动速度、移动方向)构成的状态组合;利用该网络预测移动对象动态运动行为计算可能运动轨迹。不同数据集上的实验结果表明该算法的预测精度优于朴素预测算法,并证明了热点区域挖掘的作用在于能够在保证较高预测准确性的前提下提高预测时间性能近60%。; 乔少杰彭京李天瑞朱焱刘良旭; 关键词：移动对象数据库轨迹预测不确定性

网络舆情态势分析研究被引量：5: 2013年; 对网络舆情的分析已引起人们的高度重视,因为网络舆情热点具有导向性作用,如"某某门"事件,在短短60小时过后就引起监察部门的注意,这只有在日益流行的网络应用的今天才可能做到.分析网络舆情热点的手段多种多样,角度不同,如:可利用文本聚类的方法、动态文摘生成的方法以及意见领袖特征等方法来发现网络舆情中的热点和焦点信息.截止目前,分析网络舆情热点的方法没有固定的模式,值得深入探讨和研究.针对目前网络舆情研究的典型方法及其思想,进行概述性分析,给出网络舆情分析中词频、权重特征词、意见领袖属性矩阵等概念的形式化定义.本文作者通过对比分析,比较研究了网络舆情方法的优缺点;总结了国际上在这一领域的最新研究进展和研究方法,给出下一步的研究工作重点.; 向剑平左劼乔少杰郑皎凌胡剑; 关键词：网络舆情意见领袖

基于路网的移动对象动态双层索引结构被引量：5: 2014年; 为了支持对大规模不确定性移动对象当前及将来位置的查询，亟需设计更加有效和高效的索引结构．当前索引算法主要考虑索引建立和维护的效率问题或关注基于索引进行查询时的准确性，对索引建立维护以及查询时性能综合考虑的研究较少．针对已有方法的不足，提出基于路网的移动对象动态双层索引结构DISC-tree，对静态路网信息采用R＊-tree索引，对实时更新的移动对象运动轨迹采用结点更新代价较小的R-tree进行索引，设计哈希表和双向链表辅助结构对索引协同管理．成都市真实地图数据集上的实验结果表明：相比于经典的NDTR-tree，DISC-tree在索引建立和维护方面时间代价平均减少39．1％，移动对象轨迹查询时间代价平均减少24．1％；相比于FNR-tree，DISC-tree的范围查询准确率平均提高约31．6％．; 乔少杰韩楠王超祝峰唐常杰; 关键词：移动对象数据库路网索引范围查询

HNTR-tree:基于路网的移动对象层次型索引结构: 移动对象数据库系统中存放着大量的关于移动对象位置信息的时空轨迹数据,受到主客观因素的影响,移动对象运行行为具有动态性、不确定性和实时性的特点,需要不断更新位置信息.为了支持对不确定性移动对象过去及当前位置的查询,必须提供...; 王超乔少杰; 关键词：移动对象数据库路网索引; 文献传递

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国家教育部博士点基金(20110184120008)

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机构

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