基于位置的服务--问题、模型及算法

●章绪论1
1.1基于位置的服务的背景1
1.2LBS的典型应用1
1.2.1道路网络中基于地理空间距离的邻近检测1
1.2.2时间感知道路网络中基于时间距离和移动边缘计算的临近检测3
1.2.3由GPS轨迹进行兴趣点推荐4
1.2.4时间相关道路网络中的成本优路径查询6
1.2.5时间感知道路网络中带约束的节能路径规划7
1.3本书贡献总结8
1.4本书章节安排10
第2章相关研究11
2.1基于位置的服务11
2.1.1LBS相关内容11
2.1.2LBS的位置管理11
2.2连续空间查询处理12
2.3邻近（临近）检测13
2.3.1道路网络中的通信模型13
2.3.2欧几里得空间的邻近检测解决方案14
2.3.3道路网络空间的邻近检测解决方案15
2.3.4时间感知道路网络空间的临近检测解决方案15
2.4POI推荐16
2.4.1聚类算法16
2.4.2相似性度量16
2.4.3位置识别和推荐17
2.4.4利用时间信息的推荐18
2.4.5利用地理信息的推荐18
2.5时间相关道路网络中成本优的路径查询18
2.5.1传统路线规划问题19
2.5.2静态道路网络中的路线规划19
2.5.3传统的时间相关的路径查找问题19
2.5.4节能路径规划19
2.5.5其他路径规划工作20
2.5.6与其他成本优路径规划问题的比较20
2.6时间感知道路网络中带约束的节能路径查找20
2.6.1传统路线规划问题和静态道路网络中的路线查询20
2.6.2无旅行时间预算约束的时间感知路径查找21
2.6.3低能耗路径规划21
2.6.4适用于WCSPP的方法21
2.6.5工作的新颖性21
2.7本章小结22
第3章道路网络中基于地理空间距离的邻近检测23
3.1邻近检测问题定义23
3.2固定半径移动检测方法24
3.2.1客户端-服务器通信模型25
3.2.2安全移动区域25
3.2.3剪枝引理26
3.2.4服务器端和客户端算法28
3.2.5FRMD的通信成本分析29
3.3自动调整方法31
3.3.1RMDRN/CMDRN方法31
3.3.2基于半径的应激移动检测方法32
3.4服务器端计算成本优化33
3.4.1通知策略的优化33
3.4.2每对节点间网络距离的计算33
3.4.3触发时间技术34
3.5实验34
3.5.1实验设置34
3.5.2FRMD实验35
3.5.3自动调整方法性能实验36
3.5.4服务器端计算成本优化实验38
3.5.5现实世界中移动物体的实验39
3.6结论40
3.7本章小结40
第4章时间感知道路网络中基于移动边缘计算的临近检测41
4.1问题陈述41
4.1.1定义和符号41
4.1.2问题设定43
4.2基于MEC的临近检测体系架构43
4.3算法：基于时间的移动区域检测方法44
4.3.1时间感知网络中的移动区域45
4.3.2剪枝引理45
4.3.3客户端和服务器端算法47
4.4服务器端计算成本优化49
4.4.1线下点到点网络距离预计算49
4.4.2使用OpenMP进行并行计算49
4.5实验49
4.5.1实验设置49
4.5.2TMRBD实验50
4.5.3MEC对通信时延的减少实验52
4.5.4MEC影响通信成本的实验53
4.5.5服务器端计算成本优化技术的实验54
4.6结论55
4.7本章小结56
第5章基于GPS轨迹的兴趣点推荐57
5.1问题定义和框架概述57
5.2兴趣点推荐模型框架详述58
5.2.1数据预处理58
5.2.2提取语义POI59
5.2.3挖掘受欢迎度效应60
5.2.4挖掘时间效应61
5.2.5挖掘地理效应
5.2.6统一推荐计分函数65
5.3实验66
5.3.1实验设置67
5.3.2预处理68
5.3.3DTBJ-Cluster与DJ-Cluster的比较69
5.3.4PTG-Recommend框架的性能评估70
5.4结论74
5.5本章小结74
第6章时间相关道路网络中成本优的路径查找75
6.1问题表述75
6.1.1问题设置和定义75
6.1.2油耗和行驶时间函数78
6.1.3通行费函数80
6.2算法80
6.2.1计算ns的每个后代节点的早到达时间λi81
6.2.2计算候选节点的新到达时间θi82
6.2.3对候选节点进行拓扑排序82
6.2.4计算低成本83
6.2.5回溯成本优路径85
6.2.6时间复杂度分析87
6.3实验88
6.3.1实验数据集89
6.3.2简化的通行费函数89
6.3.3实验目的和角度89
6.3.4参数的默认值和实验设置90
6.3.5实验结果91
6.4结论98
6.5本章小结98
第7章时间感知道路网络中带约束的节能路径规划99
7.1问题表述99
7.2算法101
7.2.1预处理102
7.2.2作为基准的蛮力求解法102
7.2.3通用动态规划解决方案：标签设置算法103
7.2.4近似算法ECScaling105
7.2.5贪心算法111
7.3实验112
7.3.1实验设置113
7.3.2算法评估114
7.4结论118
7.5本章小结118
第8章总结与展望119
8.1总结119
8.2展望120
8.2.1从某地到推荐POI的佳路径查找121
8.2.2从GPS轨迹挖掘语义模式121
8.2.3动态道路网络中的多偏好路径查找122
8.2.4基于校园WiFi轨迹的学习成绩预测123
参考文献124