Contexte
La plupart des fabricants et des distributeurs sont confrontés à un défi majeur lorsqu'il s'agit de garantir la précision des positions GPS de leurs clients. Pour résoudre ce problème, nous avons développé un algorithme capable de détecter les clients dont la localisation est douteuse en utilisant des techniques de clusterisation du réseau.
Qu'est-ce que la clusterisation ?
La clusterisation implique le processus d'identification de groupes ou de groupes de points de telle sorte que les points d'un même groupe présentent une plus grande similitude entre eux qu'avec ceux des différents groupes. Dans notre cas spécifique, en utilisant des données géospatiales, nous utilisons un modèle de clusterisation de densité conçu pour découvrir des régions à haute densité séparées par des régions à faible densité dans nos données spatiales.
Comment la clusterisation peut-elle contribuer à améliorer la précision des données GPS ?
En identifiant les clusters au sein de notre réseau de clients, nous pouvons identifier les zones où tous les points sont géolocalisés avec des emplacements identiques. Ces zones indiquent des points potentiellement suspects dont l'exactitude peut être vérifiée et, si nécessaire, regéolocalisée lors de visites de contrôle sur site.
