Sự giống nhau giữa các mẫu quỹ đạo trong phân nhóm đã đóng một vai trò quan trọng trong việc khám phá hành vi chuyển động của các nhóm đối tượng di động khác nhau. Một số cách tiếp cận đã được đề xuất để đo sự giống nhau giữa các chuỗi dữ liệu trong quỹ đạo. Hầu hết các biện pháp này dựa trên Không gian Euclide hoặc trên mạng không gian và một số trong số chúng đã quan tâm đến khía cạnh thời gian hoặc các kiểu sắp xếp. Tuy nhiên, chúng không phù hợp với các đặc điểm của mô hình di động không gian trong mạng không dây. Trong bài báo này, chúng tôi đề xuất một biện pháp tương tự mới cho các mẫu di động trong không gian di động của mạng không dây. Khuôn khổ để xây dựng biện pháp của chúng tôi bao gồm hai giai đoạn như sau. Đầu tiên, chúng tôi trình bày các định nghĩa chính thức để nắm bắt được về mặt toán học hai hai phép đo độ tương đồng về không gian và thời gian cho các mẫu di động. Và sau đó, chúng tôi xác định tổng số đo độ tương đồng bằng cách sự kết hợp có trọng số của những điểm tương đồng này. Sự thật của các phép đo độ tương đồng một phần và toàn bộ là được chứng minh trong toán học. Hơn nữa, thay vì khoảng thời gian hoặc thứ tự, công việc của chúng tôi sử dụng dấu thời gian mà tại đó hai mẫu di động chia sẻ cùng một ô. Một nghiên cứu điển hình cũng được mô tả để đưa ra so sánh giữa biện pháp kết hợp với các biện pháp khác.
PHÉP ĐO MỨC ĐỘ TƯƠNG TỰ KẾT HỢP CÓ TRỌNG SỐ CHO CÁC MẪU DI ĐỘNG TRONG MẠNG KHÔNG DÂY TÓM TẮT Sự giống mẫu quỹ đạo phân nhóm đóng vai trị quan trọng việc khám phá hành vi chuyển động nhóm đối tượng di động khác Một số cách tiếp cận đề xuất để đo giống chuỗi liệu quỹ đạo Hầu hết biện pháp dựa Không gian Euclide mạng không gian số số chúng quan tâm đến khía cạnh thời gian kiểu xếp Tuy nhiên, chúng không phù hợp với đặc điểm mơ hình di động khơng gian mạng không dây Trong báo này, đề xuất biện pháp tương tự cho mẫu di động không gian di động mạng không dây Khuôn khổ để xây dựng biện pháp bao gồm hai giai đoạn sau Đầu tiên, chúng tơi trình bày định nghĩa thức để nắm bắt mặt toán học hai hai phép đo độ tương đồng không gian thời gian cho mẫu di động Và sau đó, xác định tổng số đo độ tương đồng cách kết hợp có trọng số điểm tương đồng Sự thật phép đo độ tương đồng phần toàn chứng minh tốn học Hơn nữa, thay khoảng thời gian thứ tự, công việc sử dụng dấu thời gian mà hai mẫu di động chia sẻ ô Một nghiên cứu điển hình mơ tả để đưa so sánh biện pháp kết hợp với biện pháp khác TỪ KHĨA: Mạng khơng dây, Phân cụm, Mơ hình di động, Đối tượng di động, Đo mức độ tương tự, Quỹ đạo GIỚI THIỆU Với phát triển điện tốn di động truyền thơng khơng dây, việc khám phá kiến thức chuyển động nhóm đối tượng di động khác mạng khơng dây trở nên quan trọng dự đoán di động chúng Mặc dù đối tượng di động khác thể khác biệt hành vi chuyển động chất chuyển động chúng chúng thường có điểm giống Việc phát điểm tương đồng góp phần đáng kể vào việc dự đốn vị trí đối tượng di động dựa hành vi thành viên nhóm Trong cơng trình chúng tơi, dự đốn vị trí vật thể di động dựa lịch sử chuyển động Tuy nhiên, thơng tin lịch sử di chuyển không đầy đủ dẫn đến thiếu quy tắc di chuyển trích xuất ảnh hưởng đến độ xác dự đốn Trong báo này, xem xét với kiến thức nhóm mà đối tượng di động thuộc về, người ta suy hành vi phổ biến đối tượng trình di chuyển chúng Do đó, dự đốn vị trí đối tượng dựa hành vi chuyển động nhóm Và đến lượt nó, hành vi nhóm đối tượng di động xác định mức độ giống kiểu chuyển động, thể loại tương quan đồng hành vi đối tượng mạng khơng dây Việc phân tích đối tượng chuyển động (tức thực thể có vị trí thuộc tính hình học thay đổi theo thời gian) gần thu hút nhiều nghiên cứu, đặc biệt nghiên cứu quỹ đạo chúng (tức đường đối tượng không gian thời gian) Việc đo lường giống quỹ đạo sau gom chúng lại trở nên quan trọng dự đoán chuyển động vật thể di động Các phương pháp tính tốn giống chuỗi liệu quỹ đạo đối tượng chuyển động nhóm thành hai lớp Một mặt, phương pháp dựa không gian Euclide [4] [5] [6] [7] [8] xem xét tương tự với khoảng cách Euclide Mặt khác, số cơng trình [9] [10] [11] nghiên cứu thuộc tính khơng gian thời gian mẫu với khía cạnh thời gian Và hai mẫu qua khu vực thời điểm khác coi tương tự Các biện pháp khơng phù hợp với đặc điểm không gian không gian di động mạng không dây Phần chuyển phần mơ tả phân tích chi tiết biện pháp Đóng góp chúng tơi báo giới thiệu thước đo độ tương đồng mơ hình di động Cách tiếp cận để xây dựng biện pháp giải hai hạn chế Đầu tiên, phép đo phải dựa đặc điểm tính di động mạng khơng dây, vị trí đối tượng di động tham chiếu với mã định danh ô Thứ hai, thước đo cần thể đồng thời điểm tương đồng không gian thời gian Có nghĩa hai mẫu qua ô lúc phải coi giống so với trường hợp khơng có dấu thời gian chung Phép đo độ tương tự chúng tơi tính kết hợp có trọng số giá trị không gian thời gian Khẳng định thật trình bày chứng minh tốn học sau phép tính so sánh thước đo với số thước đo khác đưa nghiên cứu điển hình Phần cịn lại báo xây dựng sau Trong Phần 2, việc xem xét cách tiếp cận để đo độ tương tự liệu quỹ đạo giới thiệu Phần trình bày mơ hình tính di động mạng không dây Phần nghiên cứu tương đồng mơ hình di động Trong Phần 5, mô tả nghiên cứu điển hình để so sánh thước đo độ giống khác mẫu di động Phần số thảo luận Cuối cùng, Phần rút nhận xét kết luận công việc TỔNG QUAN VỀ CÁC BIỆN PHÁP TƯƠNG TỰ 2.1 Các biện pháp tương tự cho không gian Euclide Các phép đo tương tự cho liệu quỹ đạo khơng gian Euclide với vị trí tọa độ quy chiếu xem xét rộng rãi lĩnh vực nghiên cứu khác Lin cộng [4] đề xuất phương pháp tìm kiếm quỹ đạo tương tự cách tập trung vào hình dạng khơng gian so sánh hình dạng không gian quỹ đạo đối tượng chuyển động Các thuật tốn tìm kiếm dựa đánh giá OWD (khoảng cách chiều) trường hợp liên tục rời rạc quỹ đạo phát triển Tuy nhiên, lược đồ tìm kiếm họ OWD độc lập thời gian dựa khoảng cách Euclide Do đó, khơng thích hợp so sánh hai quỹ đạo không gian di động mạng không dây Một phương pháp khác để đo giống quỹ đạo dựa biểu diễn không gian-thời gian giới thiệu Zeinalipour-Yazti et al [5] Họ đề xuất phép đo độ tương đồng theo không gian-thời gian phân tán cách sử dụng khoảng cách LCSS ( dãy chung dài nhất) Cách tiếp cận họ thực phép tính cục phần giới hạn ô sau kết hợp kết phần để đưa giới hạn giới hạn Tuy nhiên, lược đồ giả định khơng gian Euclide, khó áp dụng vào mạng không gian [11] Một số biện pháp tương tự hiệu khác đề xuất [6] [7] [8] chúng có đại diện khơng gian Euclide [4] [5] Do tính chất khơng gian thời gian mạng không dây, phương pháp không cịn hữu ích 2.2 Các biện pháp tương tự khơng có khía cạnh thời gian Các nghiên cứu quan trọng quỹ đạo tương tự phù hợp với mạng khơng gian trình bày [9] [10] Các nghiên cứu cho quỹ đạo gần mặt địa lý khơng thiết phải giống hoạt động ngụ ý điểm mốc lân cận mà chúng qua khác Jia-Ching Ying et al [9] đề xuất cách tiếp cận để đo lường tương đồng ngữ nghĩa quỹ đạo, cụ thể là, Sự tương đồng mơ hình quỹ đạo ngữ nghĩa tối đa (MSTP-Tương tự) Sau chuyển đổi tập hợp quỹ đạo địa lý sang tập liệu quỹ đạo ngữ nghĩa, họ sử dụng thuật toán khai thác mẫu Prefix-Span để khai thác quỹ đạo ngữ nghĩa thường xuyên gọi mẫu quỹ đạo ngữ nghĩa Và sau họ sử dụng Chuỗi chung dài (LCS) hai mẫu để đại diện cho phần chung dài chúng xác định MSTP-Độ tương đồng dựa tỷ lệ tham gia phần chung vào mẫu MSTPTương tự lập luận hai mẫu quỹ đạo giống chúng có nhiều phần chung Tuy nhiên, nhược điểm mơ hình khơng tính đến tính chất tạm thời Ví dụ, hai mẫu quỹ đạo qua khu vực thời điểm khác coi tương tự Do đó, khơng phù hợp với lĩnh vực không gian-thời gian Một biện pháp tương tự dựa mẫu di chuyển theo thời gian không gian Pandi et al al [1] Họ tuyên bố tính liệu trình tự thứ tự phần tử Do đó, họ đề xuất biện pháp tương tự trình tự tập trung vào tính xếp thứ tự trình tự Kết đánh giá họ cho thấy tính ưu việt biện pháp so với biện pháp đánh giá khác Tuy nhiên, phương pháp có vấn đề tính chất thời gian [9] 2.3 Các biện pháp tương tự mạng có cân nhắc đồng thời mặt không gian Theo hiểu biết tốt chúng tôi, việc nghiên cứu ràng buộc mạng khơng gian cách tính đến đặc tính khơng gian thời gian mẫu thỏa đáng Thứ nhất, cơng trình Tiakas et al [12] sử dụng khoảng cách mạng thay khoảng cách Euclide Mạng khơng gian mơ hình hóa dạng đồ thị có hướng khoảng cách mạng xác định cách sử dụng thuật toán cho đường ngắn nút đồ thị sau Gọi Dnet (Ta ,Tb ) khoảng cách hai quỹ đạo đường kính đồ thị G khơng gian mạng Ngồi D net (Ta , Tb ), họ tính toán thời gian tương tự D time (Ta , Tb ) hai quỹ đạo sau: Để tính đến đặc tính khơng gian thời gian, họ kết hợp hai thước đo khoảng cách Dnet Dtime thành thước đo nhất: Ưu điểm phương pháp sử dụng khoảng cách mạng đưa vào spatiotemporal chiếm khía cạnh lúc Tuy nhiên, quỹ đạo gần mặt địa lý khơng thiết phải giống số ứng dụng thực tế [9] Ví dụ, Hình 1, khoảng cách địa lý Quỹ đạo Quỹ đạo gần so với Quỹ đạo Quỹ đạo 3, Quỹ đạo Quỹ đạo qua địa điểm Do đó, Quỹ đạo Quỹ đạo coi giống so với Quỹ đạo Cách tiếp cận không thuận tiện áp dụng cho mơ hình mạng khơng dây Hình Một ví dụ quỹ đạo tương tự Thứ hai, Kang et al [13] sử dụng không gian di động thay khơng gian Euclide để tạo giống mẫu đối tượng chuyển động Theo [13], vị trí tham chiếu ô tọa độ giới thực Ví dụ, chúng tơi đề cập đến vị trí đối tượng tòa nhà số phịng Để xử lý truy vấn khơng gian “Ai phịng 406?”, Vị trí tham chiếu mã định danh phịng hữu ích tọa độ (x, y) Dựa quan sát này, Kang et al xác định hai phép đo độ tương tự cách sử dụng LCSS, đề xuất ban đầu để phân tích độ giống trình tự Hơn nữa, chúng đồng thời tính đến đặc tính khơng gian thời gian mẫu quỹ đạo mà LCSS chưa xem xét đầy đủ Đầu tiên, Kang et al định nghĩa tương tự không gian xác định LCSS a,b (n, m) a b hai mẫu quỹ đạo n m số ô truy cập a b tương ứng sau: a i c bj.c truy cập thứ i thứ j tương ứng với a b LCSS có nghĩa chuỗi ô mẫu chung dài Một giá trị lớn LCSS có nghĩa hai mẫu chia sẻ chuỗi dài lần truy cập có tương đồng cao Để khắc phục khuyết điểm LCSS, [13] đề xuất định nghĩa thước đo cho giống mẫu Khoảng thời gian truy cập chung (CVTI) hai mẫu quỹ đạo a b CVTI ngụ ý tổng khoảng thời gian a b ơ: Do đó, cách tiếp cận họ tập trung vào thước đo độ tương đồng với khoảng thời gian khác với dấu thời gian công việc Cuối cùng, phương pháp phù hợp cho mục đích chúng tơi xác định G'omez-Alonso et al [14] Mục đích chúng đo lường mức độ tương tự chuỗi kiện đại diện cho hành vi người dùng ngữ cảnh cụ thể, chẳng hạn chuỗi trang web truy cập người dùng định lịch trình hàng ngày cá nhân Phép đo dựa việc so sánh yếu tố chung (tức kiện trang web, địa điểm, v.v.) theo hai trình tự vị trí mà họ xuất Tính tốn trước tính tốn xem hai người có làm việc giống khơng, ví dụ: họ truy cập trang web giống đến địa điểm Phần sau tính đến trình tự thời gian kiện, ví dụ, hai khách du lịch đến thăm địa điểm A sau đến địa điểm B hay chưa Ví dụ: cho T1 T2 khách du lịch đến thăm số địa điểm thành phố: T1 = {a, b, c} T2 = {c, a, b, d} Có địa điểm chung họ đến thăm a trước b Vì vậy, chúng giống Để xem xét hai vấn đề này, biện pháp gọi Mức độ tương tự trình tự dựa thứ tự (OSS) bao gồm, mặt, tìm phần tử chung hai trình tự mặt khác, để so sánh vị trí phần tử hai trình tự Gọi i j hai dãy mục có độ dài khác nhau, i = (xi, ,…, xi, card (i)) j = (xj, , …, xj,1, card (j)) Gọi L = {l , , l n } tập hợp n ký hiệu để biểu diễn tất phần tử có dãy (L gọi ngơn ngữ) Sau đó, OSS định nghĩa là: Số đo OSS có hai phần, g đếm số phần tử khơng chung f đo mức độ giống vị trí phần tử chuỗi (thứ tự) Nếu hai dãy nhau, kết dOSS không, vị trí ln (f = 0) khơng có phần tử bất thường (g = 0) Ngược lại, hai dãy không chia sẻ phần tử nào, g = card (i) + card (j) f = 0, dOSS chia cho card (i) + card (j) Các giá trị dOSS nằm khoảng từ đến Tuy nhiên, thứ tự phần tử chung hai mẫu khơng cịn hữu ích cho mục đích chúng tơi Ví dụ: cho S1 S2 hai mẫu quỹ đạo: S1 = {(1, t 1), (0, t ), (5, t ), (6, t ), (7, t )} S2 = {(0, t ), (5, t ), (7, t )} Các ô 0, thường gặp hai mẫu S1 S2 Vì hai mẫu qua giống thời điểm, chúng phải coi giống mặt thời gian, chúng không giống phép đo OSS f (S1, S2) = 0.8> Kết tính tốn thu sau : S1 (0) = {1} S2 (0) = {0}, f(0) (S1, S2) = |1-0| = Tương tự, f(5) (S1, S2) = |2- 1| = f(7) (S1, S2) = |4-2| = Vì ta có Vấn đề nảy sinh biện pháp G'omez-Alonso et al [14] động lực để xem xét việc mở rộng mục đích báo Phần dành để mơ tả ngắn gọn mơ hình mẫu di động [2] [15] chúng tôi, sở cho biện pháp tương tự đề xuất chúng tơi Mơ hình di động mạng khơng dây Trong báo này, giả định vùng phủ sóng vơ tuyến biểu diễn mạng hình lục giác (xem Hình 2) Mỗi hình lục giác ô phục vụ Trạm gốc (BS) khơng gian truyền thơng Các nút di động di chuyển xung quanh vùng phủ sóng Biểu đồ hướng giá thầu sử dụng để minh họa mơ hình di động nút mạng không dây Giả sử G = (V, E) đồ thị có hướng khơng có trọng số, V tập ô vùng phủ tập E cạnh biểu thị liền kề cặp ô Nếu hai ô, chẳng hạn A B, lân cận vùng phủ sóng G có cạnh có trọng số có hướng từ A đến B từ B đến A Các cạnh định hướng minh họa thực tế nút di động di chuyển từ A đến B B đến A trực tiếp xa vịng quanh vùng phủ sóng tương ứng với đồ thị G Mạng ví dụ hiển thị Hình mơ hình hóa tập đỉnh V = {0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11} tập cạnh E = {(0, 1), (0, 2), (1, 0), (1, 2), (1, 9), (2 , 0), (2, 1), (2, 3), (2, 8), (2, 9), , (11, 6), (11, 7), (11, 10)} Hình Vùng phủ sóng ví dụ (a) đồ thị hai hướng tương ứng G (b) 3.1 Trình bày cấu hình di động với khơng gian Các hành vi người dùng di động đặc trưng theo nhiều cách khác Trong cơng trình này, hai đặc điểm sử dụng để xác định hành vi di chuyển có liên quan đến vị trí thời gian ngày Sau số thảo luận động sử dụng đặc điểm Yếu tố vị trí di chuyển người dùng di động thường tuân theo chuỗi vị trí ngày Ví dụ, mạng lưới sở, giảng viên thường di chuyển đến lớp học, phịng thí nghiệm, thư viện, v.v nhân viên phận thường lại xung quanh văn phịng hành Do đó, dự đốn vị trí người dùng di động dựa lịch sử vị trí Bảng Mốc thời gian xác định trước Yếu tố thời gian ngày xác định tầm quan trọng thời gian người dùng di động di chuyển đến vị trí Các hành vi di chuyển thay đổi hàm thời gian Trong cơng trình này, chúng tơi phân tích mơ hình di chuyển cá nhân giảng viên mạng không dây khuôn viên trường Ví dụ, di chuyển giảng viên phụ thuộc vào lịch trình lớp học Có nghĩa anh di chuyển đến lớp học vào thời điểm theo lịch trình giảng dạy Vì vậy, quy định khoảng thời gian ba tiết dạy lần Một tiết dạy 45 phút nên khoảng thời gian 135 phút Trong công việc chúng tôi, dấu thời gian xác định trước minh họa Bảng 3.2 Chính thức hóa mẫu di động mạng khơng dây Tiểu mục trình bày thức hóa để mơ hình hóa mẫu di động Như thảo luận trước đó, nút di động di chuyển quanh vùng phủ sóng tương ứng với đồ thị G Gọi c số ID ô mà nút di động kết nối dấu thời gian t, điểm xác định sau Định nghĩa Cho C T hai tập ô ID mốc thời gian Các cặp có thứ tự p = (c, t), c ϵ C t ϵ T, gọi điểm Kí hiệu P tập hợp tất điểm P = C x T = {(c, t) | c ϵ C t ϵ T} Hai điểm pi = (c i , t i ) pj = (cj, tj) cho tương đương c i = cj t i = tj Điểm p i = (c i , t i ) định nghĩa sớm điểm pj = (cj, tj) t i