Att upptäcka avvikelser i spatiotemporella trafikdata är ett viktigt forskningsproblem i datautvinnings- och kunskapsupptäcktssamhället. Men såvitt vi vet har upptäckten av relationer, särskilt orsakssamband, bland upptäckta trafikstörningar inte undersökts tidigare. I detta dokument föreslår vi algoritmer som konstruerar yttre kausalitetsträd baserat på tidsbundna och rumsliga egenskaper hos upptäckta avvikelser. Frekventa understrukturer av dessa kausalitetsträd avslöjar inte bara återkommande interaktioner mellan spatiotemporala avvikelser, utan potentiella brister i utformningen av befintliga trafiknät. Effektiviteten och styrkan hos våra algoritmer valideras genom experiment på en mycket stor mängd verkliga taxibanor i ett urbant vägnät.
Anomalt mönsterdetektion från spatio-temporal data är ett populärt ämne inom området datautvinning och kunskapsupptäckt REF.
Discovering spatio-temporal causal interactions in traffic data streams
{'venue': 'KDD', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}