Please use this identifier to cite or link to this item: https://doi.org/10.21256/zhaw-2347
Title: Tourenvorschläge für Mountainbiker aus Bewegungsdaten
Authors : Kessler, Sebastian
Advisors / Reviewers : Laube, Patrick
Ratnaweera, Nils
Extent : 53
Publisher / Ed. Institution : ZHAW Zürcher Hochschule für Angewandte Wissenschaften
Publisher / Ed. Institution: Winterthur
Issue Date: 2017
License (according to publishing contract) : Licence according to publishing contract
Language : German
Subjects : Bewegungsdaten; Map-Matching; Personalisierter Tourenvorschlag; Mountainbike; Segmentierung
Subject (DDC) : 005: Computer programming, programs and data
910: Geography and travel
Abstract: Der Mountainbike-Sport erfreut sich steigender Beliebtheit und ist in Bergregionen längst ein wichtiger Wirtschaftsfaktor. Mountainbike-spezifische Zeitschriften, Internetseiten und Smartphone-Apps bieten unzählige Informationen über Mountainbike-Touren an. Obwohl sich bei Onlineplattformen Suchfilter einsetzen lassen, ist es oft schwierig und zeitaufwändig eine Mountainbike-Tour nach seinem eigenen Geschmack zu finden. In den verschiedensten Bereichen nutzen Menschen GPS-Sensoren, um ihre Bewegungsdaten mittels GPS aufzuzeichnen. Aus den aufgezeichneten raumzeitlichen Daten können mittels moderner Methoden der Bewegungsanalyse nützliche Informationen gewonnen werden. Im Fall des Mountainbikings können relevante Toureninformationen aus den GPS-Daten abgeleitet und daraus ein personalisiertes Tourenprofil erstellt werden. Dieses kann wiederum verwendet werden, um personalisierte Tourenvorschläge zu unterbreiten. In dieser Arbeit wurde ein Algorithmus entwickelt, welcher aus GPS-Tracks relevante Tourenparameter ableitet und daraus personalisierte Tourenprofile erstellt. Mittels Tourenprofil kann schliesslich aus einer beliebigen Auswahl an Mountainbike-Touren ein personalisierter Tourenvorschlag unterbreitet werden.
In the last decade mountain biking has become a very popular sport. For mountain regions it has turned into an important economic factor. Targeted mountain biking magazines, websites and smartphone apps provide a wide range of information about mountain bike trails and tours. Although there is the possibility to apply search filters, it remains difficult to find a mountain bike tour according to one’s own preferences. People use GPS-devices in many different areas to trace their movements while jogging or cycling. This spatio-temporal data can be processed by modern methods of movement analysis. Through the movement analysis, mountain biking specific information can be gained and used to draw up a mountain biker’s specific tour profile. A personalised mountain bike tour profile can then be used to develop personalised tour recommendations. For this thesis a special algorithm was developed which uses GPS tracks to deduce tour parameters, draw up personalised mountain bike tour profiles and make individual tour recommendations.
Departement: Life Sciences and Facility Management
Publication type: Bachelor Thesis
DOI : 10.21256/zhaw-2347
URI: https://digitalcollection.zhaw.ch/handle/11475/15282
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