为了解决移动用户出行轨迹预测的问题,首先利用用户出行轨迹数据进行语义化建模,然后根据语义位置和访问概率对用户群进行分类,再次,利用关联规则挖掘不同群体的频繁模式,最后,结合实时出行数据动态更新贝叶斯网络实现移动用户出行轨迹的实时预测。经过实验表明,该算法能够在一定程度上反映用户出行的目的和偏好,并具有很好的扩展性。
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