Kunskapsupptäckt från GPS-banadata är ett viktigt ämne inom flera vetenskapliga områden, bland annat datautvinning, människabeteendeanalys och användarmodellering. Detta dokument föreslår en uppgift som tilldelar personliga besökta-POIs. Dess mål är att uppskatta finkorniga och fördefinierade platser (dvs. punkter av intresse (POI)) som faktiskt besöks av användare och tilldela besökslokalisering information till motsvarande spännvidd av deras (personliga) GPS-banor. Vi introducerar också en ny algoritm för att lösa denna uppgift. För det första extraherar vi uttömmande vilopunkter som kandidater för viktiga platser med hjälp av en variant av en konventionell vilopunktsextraktionsmetod. Sedan väljer vi viktiga platser och samtidigt tilldela besökta-POIs till dem genom att överväga olika aspekter, som vi formulerar i heltal linjär programmering. Experimentella resultat utförda på en faktisk användardatauppsättning visar att vår metod uppnår högre noggrannhet i uppdragsuppgiften för besöks-POI än de olika kaskadförfarandena för konventionella metoder.
För att upptäcka personliga besökta-POIs föreslog REF en metod för att uppskatta finkorniga och fördefinierade platser.
Personalized Visited-POI Assignment to Individual Raw GPS Trajectories
{'venue': 'ACM Transactions on Spatial Algorithms and Systems (TSAS) Volume 5 Issue 3, September 2019', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}