Formally, the wireless networks con

Formally, the wireless networks consist of a number of APs which are called cells. The movement of a MN from his current cell to another cell will be recorded in a database which is called the log file of mobility history [5]. Each mobility history contains the identity (ID) of the cell which the MN is connected and the timestamp of this connection. According to ([1] [3] [5] [6] [7] [8] [9] [10]), data mining has been a useful approach to mobility prediction based on
the log file of node mobility history. However, the current studies on mobility prediction are not satisfactory when investigating simultaneously spatial and temporal attributes of data. In the context of wireless network, the spatial
attributes of a mobile node are changing over time, therefore time constraints between locations need to be considered in predicting the mobility.

Results (Vietnamese) 1:

chính thức, các mạng không dây bao gồm một số APS được gọi là tế bào. sự chuyển động của một triệu từ ô hiện tại của mình để tế bào khác sẽ được ghi lại trong một cơ sở dữ liệu được gọi là các tập tin đăng nhập của lịch sử di động [5]. mỗi lịch sử di động có chứa các bản sắc (id) của tế bào mà triệu được kết nối và các dấu thời gian của kết nối này.theo ([1] [3] [5] [6] [7] [8] [9] [10]), khai thác dữ liệu là một phương pháp hữu ích để dự đoán di động dựa trên
các tập tin đăng nhập của lịch sử di động nút. Tuy nhiên, các nghiên cứu hiện hành về dự báo động là không thỏa đáng khi điều tra thuộc tính đồng thời không gian và thời gian của dữ liệu. trong bối cảnh mạng không dây, không gian
các thuộc tính của một nút điện thoại di động đang thay đổi theo thời gian, do đó hạn chế thời gian giữa các địa điểm cần được xem xét trong việc dự đoán sự di chuyển.

Results (Vietnamese) 2:

Chính thức, các mạng không dây bao gồm một số APs được gọi là tế bào. Sự chuyển động của một MN từ di động hiện tại của mình để một tế bào sẽ được ghi lại trong một cơ sở dữ liệu được gọi là các tập tin đăng nhập của tính di động lịch sử [5]. Lịch sử vận động mỗi chứa danh tính (ID) của các tế bào MN được kết nối và dấu thời gian của kết nối này. Theo ([1] [3] [5] [6] [7] [8] [9] [10]), khai thác dữ liệu đã là một phương pháp hữu ích để dự đoán tính di động dựa trên
tệp nhật ký của nút di động lịch sử. Tuy nhiên, các nghiên cứu hiện tại về tính di động dự đoán là không thỏa đáng khi điều tra các thuộc tính cùng một lúc không gian và thời gian của dữ liệu. Trong bối cảnh của mạng không dây, các không gian
Các thuộc tính của một nút điện thoại di động đang thay đổi theo thời gian, do đó thời gian giữa các vị trí cần phải được xem xét trong dự đoán tính di động.