Uporabnikova vsebina in njegova lokacija igrata ključno vlogo pri storitvah vezanih na lokacijo (LBS). Lokacijo je moč določiti z več metodami. Metode določitve so tipično ovrednotene preko povprečne napake ali s kvantilnimi vrednostmi, vendar te mere niso ravno najboljše za vrednotenje določanja lokacije v prostoru semantike. Zaradi tega predlagamo novo metodo za vrednotenje točnosti lokacije v semantičnem prostoru. Pri tem se osredotočimo na dva tipa uporabnikove lokacije, ki sta najpogostejša v urbanih okoljih: ulični naslov in kategorije zanimivih točk v okolici. Nato prikažemo uporabo te metode na desetih primerih: samostojna GPS naprava, aplikacija na pametnem telefonu z GPS, dve inačici storitve za določanje položaja Foursquare, storitev določanja položaja Google, storitev določanje položaja lokalnega operaterja mobilnih komunikacij, in še štiri druge možnosti, ki temeljijo na storitvah operaterja mobilnih komunikacij. Ovrednotenje pokaže, da je pristop s poznavanjem ulic obetavnejši od uporabe zanimivih točk v okolici, saj to te po navadi preveč neenakomerno razpršene. Nadalje, pokažemo, da se nekaj metod za določitev lokacij, ki so manj točne v Evlidskem prostoru (kot je na primer kombinacija GPS podatkov in podatkov operaterja mobilnih telekomunikacij, temelječa na modelih razširjanja), izkaže bolje v semantičnem prostoru kot uporaba točnih tehnologij, ki jih ponujajo Google in Foursquare.
COBISS.SI-ID: 11107668
Naj bo $G$ presečni graf $n$ enotnih diskov v ravnini. V članku obravnavamo problem računanja razdalje v tem grafu. Ko vzamemo graf kot neutežen, pomeni, da hočemo narediti pregled v širino. Za ta primer podamo algoritem s časovno zahtevnostjo $O(n \log n)$. Za primer, kjer vzamemo utežen graf tako, da je teža posamezne povezave enaka evklidski razdalji med središčama diskov, podava algoritem s časovno zahtevnostjo $O(n^{1+\varepsilon})$ za vsako $\varepsilon)0$.
COBISS.SI-ID: 17194841
Dodeljevanje frekvenc je vedno predstavljalo glavno motivacijo matematičnega raziskovanja, a je tehnologija v tem času tako napredovala, da so postali mnogi že razviti matematični modeli popolnoma neuporabni. Za zmanjšanje zaostanka matematične optimizacije za tehnologijo je potrebno razviti nove, točnejše modele. V tem prispevku predstavimo taksonomijo realnih problemov povezanih z nastavljanjem parametrov tehnologije Wi-Fi ter na realnem problemu razložimo razloge, čemu je potrebno dobro poznati tehnologijo preden začnemo razvijati matematični model. V prispevku opozorimo, da lahko malenkosti, kot je na primer izbira merske enote za merjenje interference (dBm ali mW), vplivajo na rezultat optimizacije oziroma poskrbijo za drugačno nastavitev parametrov. Na koncu priložimo še primer velikega realnega Wi-fi omrežja in pokažemo, da lahko z zgolj lokalno optimizacijo posameznih Wi-Fi točk bistveno izboljšamo omrežje.
COBISS.SI-ID: 21616648