集群小区塔 ID

发布于 2024-11-14 07:34:13 字数 90 浏览 3 评论 0原文

如果您有一个蜂窝塔 ID 列表及其各自的开始和结束时间（即手机在该塔注册的时间），是否可以轻松地对 ID 进行聚类并在图表中可视化蜂窝及其集群？

谢谢

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ペ泪落弦音 2024-11-21 07:34:13

并非没有对位置的了解。至少在开始时间和结束时间。例如，如果您排成一行，您可以估计塔与其中点的距离。如果您只有时间数据但没有位置数据，则无法绘制地图。

编辑：为了简化，如果您没有位置数据，则无法绘制任何内容，您可以简单地索引过渡 - 哪些塔肯定是相邻的。如果您从 A 塔跳到 B 塔，再到 B 塔，再到 C 塔，再到 F 塔，再到 C 塔，再到 D 塔，再到 E 塔，再到 A 塔，那么你可以用图表的形式将它们映射出来：

A -- B -- C -- F
|    | //
E -- D

这只是肯定那里的连接，在示例中，F 可以连接到 D，或者 B 可以连接到 E，但您只能映射您确定的转换。

利用移动设备的位置数据，您可以绘制塔的影响点。从这些点您可以得出可能的影响区域（圆形）。

相反，利用塔的位置数据，您可以绘制可能的过渡点。这些可以连接成影响多边形。

如果没有位置数据，您只能制作推测性图表。

Not without some knowledge of location. Minimally at start time and at end time. If you were travelling in a line for example you could estimate the distance of the tower from the midpoint of those. If you just have time data but no location data there is nothing you can map.

Edit: To simplify, if you have no location data, you can't map much of anything, you could simply index transitions - which towers are certainly adjacent. If you jumped from tower A to B to D to B to C to F to C to D to E to A, then you can map them in graph form:

A -- B -- C -- F
|    | //
E -- D

This is only the connections that are definitely there, in the example F could be connected to D, or B could be connected to E, but you can only map the transitions you are sure of.

With location data for the mobile device, you could map the points of influence of the towers. From these points you could derive probable areas of influence (circular).

Conversely with location data for the towers, you could map probable transition spots. These could be connected into polygons of influence.

With no location data you can only make speculative graphs.

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