Thuật toán dự báo vị trí trong mạng di động

Lê Mạnh * & Giang Minh Đức

* Correspondence: Lê Mạnh (email: manhl@vhu.edu.vn)

Article Sidebar

PDF
Ngày nhận: 02-01-2017
Ngày chỉnh sửa: 28-02-2017
Ngày chấp nhận: 28-02-2017
Ngày xuất bản: 28-03-2017
DOI: 10.58810/vhujs.5.1.2017.5134
Lượt xem
33
Lượt tải về
64
Trích dẫn
Lê, M. ., & Giang, Đức M. (2017). Thuật toán dự báo vị trí trong mạng di động. Tạp Chí Khoa học Đại học Văn Hiến 5(1), 105-117.
Số tạp chí
Tập 5 - Số 1 (2017)
Chuyên mục
Công nghệ thông tin

Main Article Content

Tóm tắt

Dự báo vị trí các thuê bao di động là một trong những vấn đề quan trọng trong các hệ thống tính toán di động. Sự di chuyển của người sử dụng điện thoại di động trong môi trường di động được lưu trữ trong thanh ghi “vị trí thuê bao di động (HLR)”. Các di chuyển thuê bao di động tạo ra các mẫu di động, dùng công nghệ khai thác dữ liệu theo dõi các mẫu đó. Các mẫu dữ liệu để phát hiện vị trí được sử dụng, để cung cấp các dịch vụ khác nhau cho người sử dụng điện thoại di động. Hiện nay, một số bài báo đã đề cập các phương pháp khai thác dữ liệu di động của người sử dụng điện thoại thông minh cho các hệ di động (GSM). Trong bài báo này, chúng tôi đề xuất một vài phương pháp sẽ làm giảm thời gian để tính toán mô hình di động, phục vụ công nghệ internet di động hiệu quả hơn.
Từ khóa: Dự báo vị trí, mạng GSM, Dự đoán sự di chuyển thuê bao di động, khai thác dữ liệu

Article Details

Tài liệu tham khảo

[1] Akyildiz F I., Ho S. M., Lin Y-B., 1996. “Movementt-based location update and selective paging for PCS networks”, IEEE/ACM Trans. Network. (4) pp. 629-639.

[2] Aljadhai A., Znaiti T., 2001. “Predictive mobility support for QoS provisioning in mobile wireless environments”, IEEE J. Select. Area Communication. pp. 1915-1930.

[3] Agrawal R., Srikant R., 1995. “Mining sequential patterns”, in: Proceedings of the IEEE Conference on Data Engineering (ICDE’95), pp. 3–14.

[4] Nanopoulos A., Katsaros D., Manolopoulos Y., 2001. “Effective prediction of web user accesses: a data mining approach”, Proceedings of the WebKDD Workshop (WebKDD’01).

[5] Nanopoulos A., Katsaros D., Manolopoulos Y., 2003. “A data mining algorithm for generalized web prefetching” IEEE Trans. Knowl. Data Eng. 15 (5) pp. 1155–1169.

[6] Bhattacharya A., Das S. LeZi K., 2002. “An information-theoretic approach to track mobile users in PCS networks” ACM Wireless Networks 8 (2-3), pp. 121-135.

[7] Rajagopal S., Srinivasan R.B., Narayan R. B., Petit X.B.C., 2002. “GPS-based predictive resource allocation in cellural networks” Proceedings of the IEEE International Conference on Networks, IEEE ICON020, pp. 229-234.

[8] Yavas G., Katsaros D., Ozgur Ulssoy and Yannis Manolopoulos, 2005. “A data mining approach for location prediction in mobile environments”, Data and Knowledge Engineering, 54, pp. 121-146.

[9] Aflori C., Craus M, (2007) “Grid implementation of Apriori algorithm. Advances in engineering software”. Volume 38, Issue 5, pp. 295-300.

[10] Sakthi U., Bhuvaneswaran R.S., 2009. “Mobility Prediction of Mobile Users in Mobile Environment Using Knowledge Grid”, Journal of Computer Science vol.9, No.1. pp. 303-309.

[11] ETSI/GSM. Home location register/visitor location register – report 11.31–32 [8].

[12] ETSI/GSM. Technical reports list. http://webapp.etsi.org/key/key.asp? full list=y.

[13] Alex Cabanes (IBM Systems & Technology Group) (2007) IBM BladeCenter - Home Location Register (HLR). June 2007.

[14] HRL Look Up – Service Manual (www.routomessaging.com).

[15] Gartner, 2013. List of Countries by Number of Mobile Phones in Use.

[16] Manh Le, Duc Giang Minh, 2010. “Transactions in mobile communication” Sixth International Conference on Information Technology for Education and Research in HCM City. Pp. 120-126.

[17] Lê Mạnh, Nguyễn Việt Hùng, 2012. Theo dõi hành vi mã độc trong môi trường mạng ảo cách ly, NXB Khoa học và Kỹ thuật, Hà Nội, tr. 443 – 446.

[18] Giang Minh Duc, Le Manh, Do Hong Tuan, 2015. “A Novel Location Prediction Algoritm of Mobile User For Cellular Networks”. Các công trình nghiên cứu và phát triển công nghệ thông tin và truyền thông, pp.58-66.

[19] Lê Mạnh, Giang Minh Đức, Đỗ Hồng Tuấn, 2015. “Các giao tác trong thông tin di đông ứng dụng thuật toán dự báo vị trí trong mạng di động”. Tạp chí khoa học Đại học Văn Hiến, Số 9, 11/2015, tr. 50-58

[20] Giang Minh Duc, Le Manh, Do Hong Tuan, 2015. “Mobility Patterns Mining Algorithms with Fast Speed”. EAI ISSN 2409-0026.

[21] Giang Minh Duc, Le Manh, Do Hong Tuan, 2016. “A Method for Mobility Management in Cellunar Networks Using Data Mining”. Pre-Proceeding 5th International Conference ICCASA 2016. Context – Aware Systemsand Applications, pp 31-41.

[22] Lê Mạnh, Nguyễn Thanh Bình, 2016. Ứng dụng thuật toán Delaunay và RQT vào bài toán quy hoạch mạng di động, NXB Khoa học và Kỹ thuật, Hà Nội, tr. 324 – 329.

[23] Giang Minh Duc, Le Manh, Do Hong Tuan, 2016. “A Novel Menthod to Improve the Speed and the Accuracy of Location Prediction Algoritm of Mobile User For Cellular Networks”. Các công trình nghiên cứu và phát triển công nghệ thông tin và truyền thông. Tập 2 số 10(36), pp.113-121