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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술대회자료
- 저자정보
- 발행연도
- 2020.10
- 수록면
- 142 - 146 (5page)
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The widespread presence of GPS-enabled devices has spawned a growing research interest in location-dependent services. When a smart service with ambient wireless sensor network is deployed, the performance of path prediction often significantly affects the quality of services. It is due to GPS drift interferes the input location’s precision, and algorithmic model determines the accuracy of the output result. This paper proposes a segment-based path prediction algorithm for users’ historical trajectories. Three filters are employed to remove outliers from GPS drift. The segments are pre-defined from OpenStreetMap to acquire strong universality. The length-descending route matching algorithm proposed in this paper can extract more extended routes than the existing methods.
목차
Abstract
Ⅰ. Introduction
Ⅱ. Related Work
Ⅲ. Data Preparation
Ⅳ. The Route Mining Algorithm
Ⅴ. Conclusion
References
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