摘要:个体位置轨迹产生的算法论文中提到的,根据用户前一时刻的位置,产生下一时刻的位置的算法,可以用户模拟用户或者轨迹产生的方法前一时刻用户位置及时间信息后一时刻用户位置及时间信息用户位置及时间初始化生成下一位置及时间信息生成下一位置及时间信
个体位置轨迹产生的算法
Moving in a Neighborhood(MN) algorithm
论文An Anonymous Communication Techniques using Dummies for Location-based Services 中提到的,根据用户前一时刻的位置,产生下一时刻的位置的算法,可以用户模拟用户或者dummy轨迹产生的方法
import random class dummy: def __init__(self): self.x = 0 self.y = 0 self.t = 0 def MovingInNeighborhood(m,n): dummyPretemp = dummy() # 前一时刻用户位置及时间信息 dummyNexttemp = dummy() # 后一时刻用户位置及时间信息 # 用户位置及时间 初始化 dummyPretemp.x = 0 dummyPretemp.y = 0 dummyPretemp.t = 0 # 生成下一位置及时间信息 dummyNexttemp.x = random.randint( dummyPretemp.x - m, dummyPretemp.x + m ) dummyNexttemp.y = random.randint( dummyPretemp.y - m, dummyPretemp.y + m ) dummyNexttemp.t = dummyPretemp.t + 1 dummyNext= [ dummyNexttemp.x, dummyNexttemp.y, dummyNexttemp.t ] dummyNext = [ dummyNext ] i = 0 for i in range(n): print i print dummyNext dummyPretemp = dummyNexttemp # 生成下一位置及时间信息 dummyNexttemp.x = random.randint( dummyPretemp.x - m, dummyPretemp.x + m ) dummyNexttemp.y = random.randint( dummyPretemp.y - m, dummyPretemp.y + m ) dummyNexttemp.t = dummyPretemp.t + 1 dummyNext.append( [ dummyNexttemp.x, dummyNexttemp.y, dummyNexttemp.t ] ) i = i + 1 #print dummyA.x MovingInNeighborhood(3,3)
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