[发明专利]一种基于推荐算法的wifi序列辅助GPS的室内定位方法有效
| 申请号： | 201811158971.3 | 申请日： | 2018-09-30 |
| 公开（公告）号： | CN109089314B | 公开（公告）日： | 2020-10-02 |
| 发明（设计）人： | 张钦宇;葛云鹏;韩啸;陈冬强;雷飞;牟诗璇;宋曜廷 | 申请（专利权）人： | 哈尔滨工业大学（深圳） |
| 主分类号： | H04W64/00 | 分类号： | H04W64/00;H04W4/029;H04W4/33;H04W4/80;G06Q30/06 |
| 代理公司： | 深圳市添源知识产权代理事务所(普通合伙) 44451 | 代理人： | 罗志伟 |
| 地址： | 518000 广东省深圳市南*** | 国省代码： | 广东;44 |
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| 摘要： | 本发明提供了一种基于推荐算法的wifi序列辅助GPS的室内定位方法，包括以下步骤：S1、构建wifi定位用户所在商铺的数据集，通过采集用户的移动设备得到的wifi序列、GPS信息构建数据集；S2、商铺推荐算法，针对用户当前的GPS信息、wifi序列，推荐候选店铺，再通过离线预训练好的模型，将提取好的特征通过一张HBASE表存储在云端，对云端上收集到的wifi序列、用户ID、GPS信息通过查询到映射后的特征，通过一个梯度提升树模型去预测候选店铺是否为真实店铺的概率，然后取一个预测概率最高的值作为目标店铺。本发明的有益效果是：不需要额外布置传感器，降低了成本；提高了预测的准确率。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 推荐 算法 wifi 序列 辅助 gps 室内 定位 方法 | ||
【主权项】：
1.一种基于推荐算法的wifi序列辅助GPS的室内定位方法，其特征在于,包括以下步骤：S1、构建wifi定位用户所在商铺的数据集，通过采集用户的移动设备得到的wifi序列、GPS信息构建数据集；S2、商铺推荐算法，针对用户当前的GPS信息、wifi序列，推荐候选店铺，再通过离线预训练好的模型，将提取好的特征通过一张HBASE表存储在云端，对云端上收集到的wifi序列、用户ID、GPS信息通过查询到映射后的特征，通过一个梯度提升树模型去预测候选店铺是否为真实店铺的概率，然后取一个预测概率最高的值作为目标店铺；步骤S2包括以下子步骤：S21、多分类模型设计；S22、二分类模型设计；步骤S22包括以下子步骤：S221、过滤异常WI‑FI；S222、划分训练集和预测集；S223、特征工程；S224、训练；S225、预测，在给候选的得分排序，选出概率最高的答案即为用户所在店铺。
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