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1. 基于距离类别的多源兴趣点融合算法

徐爽, 张谦, 李琰, 刘嘉勇

计算机应用 2018, 38 (5): 1334-1338. DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2017102504

摘要（623）

PDF （748KB）（502）

为了更好地实现多源兴趣点（POI）数据的有效集成与精确融合，提出了一种结合空间与非空间属性的距离类别的兴趣点融合算法（MNMDC）。首先，对空间属性，通过标准化权重算法计算待融合对象的空间相似度得到融合集；其次，利用非空间Jaro-Winkle算法对融合集中类别一致的对象使用低阈值排除，对类别不一致的使用高阈值排除；最后，使用距离约束、类别一致约束和高阈值的非空间Jaro-Winkle算法找出空间算法遗漏的可融合对象。实验结果表明，该方法平均准确率达到93.3%，与空间和非空间算法（COM-NWT）及格网化纠正方法相比，在7组不同重合度的数据下MNMDC方法的平均准确率提高2.7和1.6个百分点、平均召回率提高2.3和1.4个百分点。MNMDC在实际融合过程中能更精确地融合POI数据。

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2. 基于作者主题模型和辐射模型的用户位置预测模型

李琰, 刘嘉勇

计算机应用 2018, 38 (4): 939-944. DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2017102539

摘要（523）

PDF （893KB）（635）

由于全球定位系统（GPS）设备采集的用户历史位置数据通常具有稀疏性，使得基于单个用户数据的位置预测模型能力受限，所以结合人类移动性的时间和空间周期性，提出一种基于作者主题模型（ATM）和辐射模型（RM）的用户位置预测模型。在时间维度上，该模型利用ATM发现与目标用户移动行为相似的用户群，并确定该用户群在预测时刻所处的目标状态；在空间维度上，该模型利用RM算法计算目标用户的候选地点在目标状态下的概率，并通过比较各候选地点的概率值确定目标用户可能出现的地点，从而实现对目标用户位置的预测。实验结果表明，该模型的平均预测准确率为61.49%，相对于基于变阶的Markov模型提高近28个百分点。所提预测模型能够在单个用户数据量小的条件下获得更高的预测准确率。

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3. 能量捕获无线传感器网络中低时延的可靠数据传递

邱树伟, 李琰琰

计算机应用 2015, 35 (2): 345-350. DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2015.02.0345

摘要（433）

PDF （1110KB）（523）

在能量捕获无线传感器网络(EH-WSN)中,采用网络编码(NC)技术可有效提高数据传递的可靠性。已有的研究成果大多采用固定的数据速率(DR)和固定的最大重传次数(MNR),传输时延较高。为了降低传输时延,结合EH-WSN中节点的能量捕获特性和相邻节点之间的无线链路质量,提出一种优化数据速率和最大重传次数的低时延数据传递方案。通过对节点的能量捕获过程和能量消耗进行建模,给出了节点的剩余能量公式;对相邻节点之间的无线链路质量进行建模,推导出节点发送数据包的成功收包率和每个数据包的期望传输次数,进而推导出传输路径上每一跳的传输时延公式;基于优化方程,在节点满足链路收包率条件和剩余能量条件的前提下,对其数据速率和最大重传次数进行优化配置,使得每一跳的传输时延最小。实验结果表明,与采用固定数据速率和固定最大重传次数的数据传递方案相比,所提出的方案具有最小的端到端传输时延。

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