Dự Đoán Tính Di Động Sử Dụng Dữ Liệu Gps (tt)

Dự Đoán Tính Di Động Sử Dụng Dữ Liệu Gps (tt)Dự Đoán Tính Di Động Sử Dụng Dữ Liệu Gps (tt)Dự Đoán Tính Di Động Sử Dụng Dữ Liệu Gps (tt)Dự Đoán Tính Di Động Sử Dụng Dữ Liệu Gps (tt)Dự Đoán Tính Di Động Sử Dụng Dữ Liệu Gps (tt)Dự Đoán Tính Di Động Sử Dụng Dữ Liệu Gps (tt)Dự Đoán Tính Di Động Sử Dụng Dữ Liệu Gps (tt)Dự Đoán Tính Di Động Sử Dụng Dữ Liệu Gps (tt)Dự Đoán Tính Di Động Sử Dụng Dữ Liệu Gps (tt)Dự Đoán Tính Di Động Sử Dụng Dữ Liệu Gps (tt)Dự Đoán Tính Di Động Sử Dụng Dữ Liệu Gps (tt)Dự Đoán Tính Di Động Sử Dụng Dữ Liệu Gps (tt)Dự Đoán Tính Di Động Sử Dụng Dữ Liệu Gps (tt)Dự Đoán Tính Di Động Sử Dụng Dữ Liệu Gps (tt)Dự Đoán Tính Di Động Sử Dụng Dữ Liệu Gps (tt)Dự Đoán Tính Di Động Sử Dụng Dữ Liệu Gps (tt)Dự Đoán Tính Di Động Sử Dụng Dữ Liệu Gps (tt)Dự Đoán Tính Di Động Sử Dụng Dữ Liệu Gps (tt)

HỌC VIỆN CƠNG NGHỆ BƯU CHÍNH VIỄN THƠNG TRẦN HỒNG NAM DỰ ĐỐN TÍNH DI ĐỘNG SỬ DỤNG DỮ LIỆU GPS Chuyên ngành: Hệ Thống Thông Tin Mã số: 60.48.01.04 TĨM TẮT LUẬN VĂN THẠC SĨ TP HỒ CHÍ MINH – 2017 Luận văn hoàn thành tại: HỌC VIỆN CƠNG NGHỆ BƯU CHÍNH VIỄN THƠNG Người hướng dẫn khoa học: …………………………………………………………… (Ghi rõ học hàm, học vị) Phản biện 1: …………………………………………………………………………… Phản biện 2: ………………………………………………………………………… Luận văn bảo vệ trước Hội đồng chấm luận văn thạc sĩ Học viện Cơng nghệ Bưu Viễn thơng Vào lúc: ngày tháng năm Có thể tìm hiểu luận văn tại: - Thư viện Học viện Công nghệ Bưu Viễn thơng i MỞ ĐẦU Trong thời gian gần đây, ý tưởng dự đoán di động người dùng nhận nhiều quan tâm ý, điều có tác dụng thúc đẩy mạnh mẽ phát triển ứng dụng liên quan phạm vi rộng Đơn cử vài ứng dụng như: cung cấp dịch vụ dựa vị trí đến người dùng cách dự đoán xu hướng chuyển động họ (ví dụ: hệ thống quảng cáo di động, đề nghị dịch vụ, hệ thống cảnh báo), hệ thống dự báo giao thông đô thị, thiết kế hệ thống điều tiết lưu lượng hiệu mạng không dây Tuy nhiên, việc cải thiện ứng dụng cách dự đoán phụ thuộc nhiều vào độ xác dự đoán đưa Giả sử, người đứng vị trí A, dự đốn vị trí mà người có khả di chuyển đến Nếu có liệu di chuyển q khứ A, tìm xem q khứ người vị trí A chưa, vị trí A rồi, vị trí người di chuyển đến vị trí Các phán đốn dựa vào hướng di chuyển khứ đưa dự đốn người có khả lặp lại hướng di chuyển khứ thời điểm xét Tuy nhiên, khó để đưa phán đoán hướng di chuyển lần người đến vị trí A, liệu có khơng tồn vị trí A lịch sử di chuyển (có thể liệu thu thập khơng đầy đủ) Mục đích tốn đưa dự đoán điểm đến người kể trường hợp không đủ liệu di chuyển khứ lần người đến điểm A Các quỹ đạo người dùng mạng có số mẫu điển hình lặp lặp lại, mẫu khai thác để dự đoán di động tương lai Những mẫu liệu di động tương ứng với hành vi thông thường người sử dụng, ví dụ từ nhà đến quan để làm việc hàng ngày di động đến quán café yêu thích dịp cuối tuần Xác định mẫu di động lịch sử di động người dùng chìa khóa để đưa dự đốn xác di động họ tương lai Tuy nhiên, có nhiều thách thức liên quan đến việc thu nhập liệu GPS người dùng Ví dụ, người dùng cảm thấy lo ngại tiết lộ thói quen di động ảnh hưởng đến số vấn đề riêng tư họ, trình thu thập GPS bị gián đoạn số nguyên nhân máy hỏng, người dùng đổi máy khác… Những cố vừa nêu làm nhiễu liệu dẫn đến ảnh hưởng đến trình lấy mẫu, làm giảm xác việc đưa dự đốn Do vậy, trường hợp không đủ sở để đưa dự đoán hướng di chuyển người thiếu liệu, liệu khơng có, dựa vào di chuyển người khác có thói quen di chuyển giống gần giống với đối tượng xét Những người có thói quen di chuyển giống nhau, gom lại thành nhóm để tạo thành sở đưa kết phán đoán Hiện nay, vấn đề dự đoán khả di động người dùng vấn đề mẻ Việt Nam Có lẽ vậy, sau thời gian tìm hiểu thơng tin đề tài có liên quan đến dự đốn khả di động người dùng, luận văn chưa tìm thấy thơng tin có liên quan đến vấn đề này, dự án trình nghiên cứu phát triển nên chưa công bố tiết lộ thông tin đến người Các nguồn thông tin nước sử dụng để tìm hiểu thơng tin có liên quan đến đề tài bao gồm: Tìm hiểu internet, cách tìm kiếm cơng cụ tìm kiếm Google, Bing với từ khóa “Dự đốn tính di động người dùng dựa GPS”, “Dự đoán khả di động người dùng”, ”Ứng dụng liệu GPS”… Tìm hiểu thơng qua sách báo tạp chí khoa học như: tạp chí Khoa Học Cơng Nghệ Việt Nam, Tạp chí khoa học, Echip… Mặc dù Việt Nam, nghiên cứu khả di động người dùng mẻ chưa có cơng trình nghiên cứu liên quan, giới có số nghiên cứu vấn đề dự đoán khả di động người dùng Các thuật toán thường áp dụng liệu nhà mạng cung cấp liệu GPS thu thập từ điện thoại người dùng Luận văn tập trung nghiên cứu thuật toán đề xuất báo đây: Bài báo “Understanding Mobility Based on GPS Data” [1] báo “Mining Interesting Locations and Travel Sequences from GPS Trajectories” [3] tác giả Yu Zheng cộng thể khái niệm di động dựa liệu GPS hướng đến khai phá liệu GPS thu thập từ người dùng để xác định địa điểm du lịch yêu thích chuỗi địa điểm thường chọn khu vực địa lý định Bài báo “Cluster-Aided Mobility Predictions” [2] tác giả Jaeseong Jeong cộng đề xuất nghiên cứu áp dụng thuật toán Bayesian phi tham số dựa liệu thu thập từ trạm phát sóng nhà mạng để dự đoán di động người dùng điện thoại Tuy nhiên, liệu mà tác giả thu thập từ trạm phát sóng liệu có khoảng cách rời rạc, với khoảng cách xa nhau, vị trí thu thập vị trí có sẵn, việc dự đốn di chuyển người dùng điện thoại khơng có ý nghĩa nhiều thực tế, mà nhằm mục đích phục vụ chuyển tải trạm phát sóng nhà mạng Từ hạn chế nêu báo [2], luận văn đưa ý tưởng tiến hành nghiên cứu dự đốn tính di động dựa vào liệu GPS, thay áp dụng liệu nhà mạng để tận dụng đặc điểm liên tục di chuyển ngẫu nhiên người dùng Với mục tiêu cuối nghiên cứu chọn lựa thuật toán phù hợp để dự đoán khả di động người dùng khoảng thời gian tương lai gần Luận văn tìm hiểu thuật toán sử dụng máy học nhà khoa học, báo đề xuất giới Cuối cùng, luận văn đề xuất thuật toán K-means kết hợp với dự đoán dựa định số đông để cài đặt nghiên cứu việc dự đốn tính di động người dùng tương lai Thuật toán mà tác giả Jaeseong Jeong đề xuất báo [2] áp dụng với liệu thu thập từ trạm phát sóng nhà mạng Tuy nhiên, sử dụng liệu để dự đoán khả di chuyển người dùng tương lai mang lại hiệu khơng cao, khoảng cách trạm phát sóng xa, vị trí trạm phát sóng cố định biết trước Do có dự đốn tính di động người dùng, dự đốn vị trí xác định Điều gây hạn chế tính hiệu ứng dụng thuật tốn ý tưởng Hơn nữa, thuật toán Dirichlet Process (DP) mixture model [2] mà tác giả đề xuất báo thuật tốn tương đối khó để cài đặt Do vậy, luận văn không sử dụng thuật toán mà tác giả đề xuất báo, đồng thời không sử dụng liệu từ trạm phát sóng, thay vào đó, liệu GPS thu thập từ thiết bị cầm tay người dùng lựa chọn sử dụng luận văn Với chi phí thấp thiết bị GPS này, tất thiết bị smartphone tích hợp cơng nghệ GPS, điểm thuận lợi việc thu thập liệu di chuyển người dùng để phục vụ trình nghiên cứu Lợi điểm thứ sử dụng GPS mật độ thu nhập liệu di chuyển người dùng gần nhau, thiết bị ghi nhận di chuyển người với mật độ di chuyển mét, 60 giây lần Như với liệu thể chi tiết GPS, thuật toán dự đoán xác vị trí di chuyển người dùng tương lai Chương 1- TỔNG QUAN 1.1 Giới thiệu công nghệ GPS 1.1.1 Lịch sử phát triển Hệ thống định vị toàn cầu GPS (Global Positioning System) hệ thống vệ tinh có khả xác định vị trí tồn cầu với độ xác cao phát triển quốc phòng Hoa Kỳ khoảng đầu 1970 Đầu tiên, GPS xây dựng để phục vụ cho mục đích quân sự, nhiên sau cho phép sử dụng lĩnh vực dân Hiện nay, hệ thống truy nhập hai lĩnh vực quân dân CẤU TRÚC HỆ THỐNG GPS: GPS gồm phân vùng: - Phần không gian (space segment) - Phần điều khiển (control segment) - Phần người sử dụng (user segment) 1.1.2 Phần không gian (space segment) 1.1.3 Phần điều khiển (control segment) 1.1.4 Phần người sử dụng (user segment) 1.1.5 Mạng lưới vệ tinh GPS 1.1.6 Cấu trúc tín hiệu GPS 1.2 Giới thiệu số phương pháp dự đoán 1.2.1 Phương pháp Bayesian Theo suy nghĩ thơng thường, ta tìm hình ảnh E giống với ký hiệu H mà ta biết trước đó, ta kết luận E hình ảnh H Nhưng ta nhận thấy E hao hao giống H1 H2, ta phải sử dụng thêm thông tin khác Ví dụ tần suất xuất H1 H2, ký hiệu có tần suất lớn hơn, ta chọn ký hiệu Hoặc dựa vào hình lân cận E để định xem chọn H1 hay H2 phù hợp Đó tất mà Bayes phát biểu cơng thức ( | ) ( | ) ( ) ( ) 1.2.2 Thuật toán phân cụm K-Means Thuật toán K-means clusstering MacQueen giới thiệu tài liệu “J Some Methods for Classification and Analysis of Multivariate Observations” năm 1967 K-means Clustering thuật toán dùng toán phân loại/nhóm n đối tượng thành k nhóm dựa đặc tính/thuộc tính đối tượng (k