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個體位置軌跡產生的算法

neroneroffy 發布于2019-07-24 17:38 / 1503人閱讀

摘要：個體位置軌跡產生的算法論文中提到的，根據用戶前一時刻的位置，產生下一時刻的位置的算法，可以用戶模擬用戶或者軌跡產生的方法前一時刻用戶位置及時間信息后一時刻用戶位置及時間信息用戶位置及時間初始化生成下一位置及時間信息生成下一位置及時間信

個體位置軌跡產生的算法
Moving in a Neighborhood(MN) algorithm
論文An Anonymous Communication Techniques using Dummies for Location-based Services 中提到的，根據用戶前一時刻的位置，產生下一時刻的位置的算法，可以用戶模擬用戶或者dummy軌跡產生的方法

import random

class dummy:
    def __init__(self):
        self.x = 0
        self.y = 0
        self.t = 0

def MovingInNeighborhood(m,n):

    dummyPretemp = dummy() # 前一時刻用戶位置及時間信息
    dummyNexttemp = dummy() # 后一時刻用戶位置及時間信息

    # 用戶位置及時間 初始化
    dummyPretemp.x = 0
    dummyPretemp.y = 0
    dummyPretemp.t = 0
    # 生成下一位置及時間信息
    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
        # 生成下一位置及時間信息
        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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