检索规则说明:AND代表“并且”;OR代表“或者”;NOT代表“不包含”;(注意必须大写,运算符两边需空一格)
检 索 范 例 :范例一: (K=图书馆学 OR K=情报学) AND A=范并思 范例二:J=计算机应用与软件 AND (U=C++ OR U=Basic) NOT M=Visual
机构地区:[1]重庆邮电大学中韩合作GIS研究所,重庆400065
出 处:《计算机应用研究》2008年第12期3572-3574,共3页Application Research of Computers
基 金:重庆自然科学基金资助项目(2005BB2059);中韩国际合作项目(C2003-1)
摘 要:定位服务在现代社会中扮演着越来越重要的角色,而引入位置预测在定位服务可以使得其更能满足公众对于定位的需求。但目前在基于数据挖掘的位置预测的研究中,很少有研究关注空间关系的模糊性,因此研究了一种基于模糊集理论,利用FMS-tree结构的FMS-mining方法对位置数据进行挖掘。仿真实验结果表明,该方法有效且高效。Nowadays location-based services play a very import role in our daily life, and the location prediction technique could make it meets different needs. However, few researches focus on the fuzziness of spatial data in current research for location prediction based on data mining. This paper presented a FMS-mining method based on fuzzy set theory, and it could mine location data according to new structure FMS-tree. Finally, analyzed the effectiveness and efficiency of proposed method and presented experimental evaluation.
关 键 词:定位服务 位置预测 模糊集 FMS-mining
分 类 号:TP39[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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