40、基于GSM CellID定位数据构建个人符号空间模型

基于GSM CellID定位数据构建个人符号空间模型

1. 熟悉度指数

重要的地方通常用户会更频繁地访问，并且会在那里花费更多时间，比如家或办公室。不过，长时间未访问的地方在某些情况下仍可能很重要。例如，了解用户正在访问一个很久未去的地方就很有意义。

由于簇是一种小型数据结构，因此在存储容量有限的小型设备中也可以保存大量的簇。

用户对某个地方的熟悉程度会根据在该地方花费的总时间以及自上次访问该地方以来所经过的时间而有所不同。以下公式用于模拟用户对簇的熟悉程度：
[
FmIdx(cl) = KldgIdx(cl) \times FgIdx(cl)
]

2. 结果

2.1 数据收集

开发了一个应用程序来收集GSM CellID数据。它运行在Symbian手机上，会创建一个包含时间戳和{CellID, LAC, MNC, MCC}数据的日志文件。该应用程序每8秒检查一次CellID，只要CellID发生变化就会将其记录在日志文件中。考虑到手机可能会在同一个小区中停留数小时，即使CellID没有变化，应用程序也会每15分钟在文件中创建一条记录。这样就可以区分手机是长时间连接到同一个小区，还是应用程序未在运行（没有数据被收集）。

三位不同的用户连续数周收集数据，同时手动记录他们的移动情况：
- 用户A住在大城市中心，在35公里外的一个小村庄工作，每天开车往返于两个城市之间。在数据收集期间，他的大部分活动都在这两个地方以及往返途中。
- 用户B住在一个中等规模的城市，在该市的大学校园工作。他的活动主要在这个城市内，包括去超市、孩子的学校、亲戚家等。