基于机器学习和用户行为的室内指纹定位 作者：翁嘉骏;郑思明 文章在调研了传统的室内定位方法后,基于新增实验数据算法,将机器学习(Machine Learning,ML)引入室内定位中,旨在提高定位方法的性能。文章首先简要介绍了传统的定位方法;其次基于用户在商场内的实际定位信息和商店信息等,利用随机森林、支持向量机、K-最近邻、XGBoost算法在指纹定位系统中的定位性能进行了比较分析;根据初步实验结果,最后选择了定位准确率更高的XGBoost算法,结合用户行为数据进行重新学习,发现用户行为的加入对提高定位精度、增强系统鲁棒性有着显著的提升,能充分应用到实际的生活场景中。(本文共计2页)......[继续阅读本文]