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基于手机位置的个人移动轨迹挖掘研究与实现的任务书
任务书
任务名称：基于手机位置的个人移动轨迹挖掘研究与实现
任务背景：
随着手机普及率日益增高，作为人类日常生活中必不可缺的一部分，手机记录着我们的方方面面，其中，手机位置记录的功能应用得越来越广泛。利用手机位置信息，我们可以了解到个人的一些行为轨迹和习惯，一些位置信息还可以用于定位和推荐等服务。同时，随着传感器技术和机器学习方法的不断发展，移动轨迹挖掘研究也在不断加深和拓展。因此，该项目旨在利用手机位置信息进行个人移动轨迹挖掘研究，利用机器学习和数据挖掘方法，从中发现潜在的行为规律和个人习惯，为更好的服务于个人智能推荐和定位等领域提供数据支持。
任务目的：
1.通过手机位置信息，挖掘个人移动行为规律和习惯，为后续个性化推荐和定位等服务提供数据支持。
2.探究数据挖掘和机器学习方法在个人移动轨迹挖掘方面的应用，提高数据处理和数据分析技能。
任务内容：
1.收集手机位置信息数据，搜集个人的移动轨迹数据，建立数据集。
2.分析数据中的个人移动轨迹，并采用数据挖掘或机器学习方法来发现潜在的行为规律和个人习惯；包括聚类、分类、关联规则等算法的应用。
3.利用所得到的个人移动轨迹和分析结果，在后续的服务中进行推荐和定位等应用的测试和验证。
4.总结经验和结果，在原始数据的基础上，实现一个具备移动轨迹挖掘功能的应用程序。
任务阶段和时间安排：
1.项目完成时间：60天
2.任务阶段：
前期研究：10天，主要为确定项目实施方案和收集手机位置数据
数据预处理、特征提取、挖掘方法：25天，主要为数据预处理，提取特征并应用数据挖掘和机器学习方法。
应用测试与验证：20天，主要为应用测试与结果分析
结论总结与应用程序开发：5天，总结经验和结果，开发移动轨迹挖掘应用程序
任务分工：
1.项目组长：负责项目管理，资源调配和技术指导
2.数据搜集和预处理负责人：负责手机位置数据的获取、清洗和处理
3.特征提取和挖掘算法负责人：负责数据分析和算法的应用和调优
4.应用测试和验证负责人：负责对所挖掘数据的应用验证和结果分析
任务风险：
1.数据安全问题。
解决方法：对于用户数据进行保护，用户数据加密及存储安全。
2.数据量过大问题。
解决方法：使用大数据处理平台等云计算技术，提高数据处理效率。
3.数据质量问题。
解决方法：对原始数据进行数据清洗，提高数据质量。
4.算法参数调整问题。
解决方法：通过算法调参和优化，提高算法的准确性和可解释性。
任务预算：
1.设备及材料费用：20000元
2.工资及人员费用：100000元
3.总计：120000元
任务成果：
1.研究报告：包括数据收集、数据分析和挖掘结果等项目有关内容，以及后续应用中发现的问题和改进措施等要点。
2.移动轨迹挖掘应用程序：实现基于数据挖掘算法的个人移动轨迹挖掘工具。
3.技术论文或学术论文：阐述研究项目的背景、研究思路、数据分析和挖掘方法以及挖掘结果等内容，并对后续应用进行探索和分析。