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本书共分八章，重点研究了几种典型的基于位置的服务（LBS），如道路网络的基于地理空间距离的邻近检测、时间感知道路网络中基于时间距离的临近检测、基于GPS轨迹推荐兴趣点（POI）、时间相关道路网络中的成本*路径查找、时间相关道路网络中带约束的节能路径查找等。对于每种典型的基于位置的服务，从研究者的角度，详细地介绍了其背景、研究动机、问题描述、算法模型、实验结果等;还补充了市场上对具体LBS位置服务问题的研究等内容。

本书所述的对具体LBS的研究方法及实验分析，对从事LBS相关研究的科技工作者及相关硕博研究生具有较大的启发与指导。

目录

第1章绪论1

11基于位置的服务的背景1

12LBS的典型应用1

121道路网络中基于地理空间距离的邻近检测1

122时间感知道路网络中基于时间距离和移动边缘计算的临近检测3

123由GPS轨迹进行兴趣点推荐4

124时间相关道路网络中的成本路径查询6

125时间感知道路网络中带约束的节能路径规划7

13本书贡献总结8

14本书章节安排10

第2章相关研究11

21基于位置的服务11

211LBS相关内容11

212LBS的位置管理11

22连续空间查询处理12

23邻近（临近）检测13

231道路网络中的通信模型13

232欧几里得空间的邻近检测解决方案14

233道路网络空间的邻近检测解决方案15

234时间感知道路网络空间的临近检测解决方案15

24POI推荐16

241聚类算法16

242相似性度量16

243位置识别和推荐17

244利用时间信息的推荐18

245利用地理信息的推荐18

25时间相关道路网络中成本的路径查询18

251传统路线规划问题19

252静态道路网络中的路线规划19

253传统的时间相关的路径查找问题19

254节能路径规划19

255其他路径规划工作20

256与其他成本路径规划问题的比较20

26时间感知道路网络中带约束的节能路径查找20

261传统路线规划问题和静态道路网络中的路线查询20

262无旅行时间预算约束的时间感知路径查找21

263能耗路径规划21

264适用于WCSPP的方法21

265工作的新颖性21

27本章小结22

第3章道路网络中基于地理空间距离的邻近检测23

31邻近检测问题定义23

32固定半径移动检测方法24

321客户端服务器通信模型25

322安全移动区域25

323剪枝引理26

324服务器端和客户端算法28

325FRMD的通信成本分析29

33自动调整方法31

331RMDRN / CMDRN方法31

332基于半径的应激移动检测方法32

34服务器端计算成本优化33

341通知策略的优化33

342每对节点间网络距离的计算33

343触发时间技术34

35实验34

351实验设置34

352FRMD实验35

353自动调整方法性能实验36

354服务器端计算成本优化实验38

355现实世界中移动物体的实验39

36结论40

37本章小结40

第4章时间感知道路网络中基于移动边缘计算的临近检测41

41问题陈述41

411定义和符号41

412问题设定43

42基于MEC的临近检测体系架构43

43算法：基于时间的移动区域检测方法44

431时间感知网络中的移动区域45

432剪枝引理45

433客户端和服务器端算法47

44服务器端计算成本优化49

441线下点到点网络距离预计算49

442使用OpenMP进行并行计算49

45实验49

451实验设置49

452TMRBD实验50

453MEC对通信时延的减少实验52

454MEC影响通信成本的实验53

455服务器端计算成本优化技术的实验54

46结论55

47本章小结56

第5章基于GPS轨迹的兴趣点推荐57

51问题定义和框架概述57

52兴趣点推荐模型框架详述58

521数据预处理58

522提取语义POI59

523挖掘受欢迎度效应60

524挖掘时间效应61

525挖掘地理效应64

526统一推荐计分函数65

53实验66

531实验设置67

532预处理68

533DTBJCluster与DJCluster的比较69

534PTGRecommend框架的性能评估70

54结论74

55本章小结74

第6章时间相关道路网络中成本的路径查找75

61问题表述75

611问题设置和定义75

612油耗和行驶时间函数78

613通行费函数80

62算法80

621计算ns的每个后代节点的早到达时间λi81

622计算候选节点的到达时间θi82

623对候选节点进行拓扑排序82

624计算成本83

625回溯成本路径85

626时间复杂度分析87

63实验88

631实验数据集89

632简化的通行费函数89

633实验目的和角度89

634参数的默认值和实验设置90

635实验结果91

64结论98

65本章小结98

第7章时间感知道路网络中带约束的节能路径规划99

71问题表述99

72算法101

721预处理102

722作为基准的蛮力求解法102

723通用动态规划解决方案：标签设置算法103

724近似算法ECScaling105

725贪心算法111

73实验112

731实验设置113

732算法评估114

74结论118

75本章小结118

第8章总结与展望119

8.1总结119

8.2展望120

8.2.1从某地到推荐POI的路径查找121

8.2.2从GPS轨迹挖掘语义模式121

8.2.3动态道路网络中的多偏好路径查找122

8.2.4基于校园WiFi轨迹的学习成绩预测123

参考文献124

刘雅琼，博士，北京邮电大学讲师、硕士生导师，中国通信学会高级会员，2016年5月于新加坡南洋理工大学获得博士学位。讲授《Python编程与实践》《嵌入式操作系统》《无线物联网基础与应用》等课程。主要研究方向是基于位置的服务（LBS）、边缘计算、物联网。

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