PREDICTION DE MOBILITE BASEE SUR LA CLASSIFICATION SELON LE PROFIL

Abstract

Les réseaux mobiles de 3ème génération permettent aux utilisateurs une mobilité plus étendue et plus souple. Ceux-ci peuvent se déplacer tout en exécutant des applications multimédias et temps réel sur leurs mobiles. Toutefois, plusieurs problèmes sont à résoudre. Parmi ces problèmes nous citons : la localisation, les déconnexions fréquentes et la gestion des ressources. La prédiction des déplacements peut jouer un grand rôle dans la gestion de la mobilité. Par exemple, la connaissance de la position d’un mobile par le système à l’avance, lui permettra un gain de temps lors de sa recherche (le paging). En effet, le nombre de cellule à pager deviendra limité donc il sera plus facile au réseau de le trouver, et de lui acheminer les appels et les données. La prédiction permet également au réseau de réserver des ressources à l’avance à un mobile dans les futures cellules qu’il va traverser, réduisant ainsi la fréquence des déconnexions. Nous présentons dans ce papier une solution de prédiction des déplacements des utilisateurs basée sur le datamining, plus précisément la classification des utilisateurs selon leurs profils.