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2006 | OriginalPaper | Buchkapitel

Predicting User’s Movement with a Combination of Self-Organizing Map and Markov Model

verfasst von : Sang-Jun Han, Sung-Bae Cho

Erschienen in: Artificial Neural Networks – ICANN 2006

Verlag: Springer Berlin Heidelberg

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In the development of location-based services, various location-sensing techniques and experimental/commercial services have been used. We propose a novel method of predicting the user’s future movements in order to develop advanced location-based services. The user’s movement trajectory is modeled using a combination of recurrent self-organizing maps (RSOM) and the Markov model. Future movement is predicted based on past movement trajectories. To verify the proposed method, a GPS dataset was collected on the Yonsei University campus. The results were promising enough to confirm that the application works flexibly even in ambiguous situations.

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Metadaten
Titel
Predicting User’s Movement with a Combination of Self-Organizing Map and Markov Model
verfasst von
Sang-Jun Han
Sung-Bae Cho
Copyright-Jahr
2006
Verlag
Springer Berlin Heidelberg
DOI
https://doi.org/10.1007/11840930_92