论文研究 基于等距加密和案例推理的旅游线路聚类算法.pdf

针对移动网络中用户的移动、数据丢失、用户定位不精确导致的用户挖掘准确性低的问题，提出了一种基于卡尔曼滤波的噪声数据纠正与丢失数据补偿的移动用户群挖掘算法，提高空间与时间上具有相关性的移动用户群挖掘的有效性。详细的仿真实验以及与现有的基于距离的移动用户群挖掘算法DMUM的对比表明，该算法不仅具有更少的执行时间，同时有效地提高了移动用户群挖掘的召回率与准确率。