Abstract-Mining bana data har vunnit betydande intresse under de senaste åren. Befintliga metoder för klustring av banan bygger dock huvudsakligen på åtgärder för täthet och Euclideans avstånd. Vi hävdar att när nyttan av rumslig klusterbildning av mobila objekt banor är inriktad på vägnätet medveten platsbaserade applikationer, densitet och Euclidean avstånd är inte längre de effektiva åtgärderna. Detta beror på att trafikflöden i ett vägnät och den flödesbaserade densitetskarakteriseringen blir viktiga faktorer för att hitta intressanta bankluster av mobila föremål som färdas i vägnät. I detta dokument föreslår vi NEAT-en vägnätsmedveten strategi för snabb och effektiv klustring av rumsliga banor för mobila objekt som färdas i vägnät. Vår metod tar hänsyn till de fysiska begränsningarna i vägnätet, nätverksnärheten och trafikflödena mellan på varandra följande vägsegment för att organisera banor i rumsliga kluster. De kluster som NEAT upptäckt är grupper av underspår som beskriver både täta och mycket kontinuerliga trafikflöden av mobila objekt. Vi utför omfattande experiment med mobilitetsspår som genereras med hjälp av olika skalor av verkliga vägnätskartor. Våra experimentella resultat visar att NEAT-metoden är mycket exakt och kör order av magnitud snabbare än befintliga densitet-baserade bana klustering metoder. Lokaliseringsbaserade tjänster (LBS) och tillämpningar är ett snabbt växande fält på grund av den omfattande användningen av GPS-mottagare och WiFi- eller platsanalysteknik inbäddad i mobila enheter (t.ex. mobiltelefoner, bilar). Med transporter av smartphones beräknas växa från 295 miljoner enheter 2010 till 1,2 miljarder enheter 2015 1, LBS intäkter beräknas nå en årlig global summa på $10,3 miljarder 2015, upp från $2.8 miljarder 2010 2. Ubiquitous GPS/WiFi-aktiverade mobila enheter genererar en enorm mängd bana data, som är sekvenser av tidsbeställda platser för mobila objekt. Det har varit en hel del arbete på att samla, lagra, indexera och fråga banor för mobila objekt. Vi hänvisar till banor för mobila objekt i ett vägnät som MO banor. Kluster banor av dessa objekt ger mest värde och har ett brett utbud av LBS-applikationer. Till exempel skulle de kluster som uppstår bidra till att ge kunskap om trafikflöden och täta områden i ett vägnät. Sådan kunskap är mycket användbar för tillämpningar i fordonsbaserade ad hoc-nät (VANET) [6] [7], trafikövervakning [8], transportplanering [9] och platsbaserad reklam [10]. Vi presenterar kort nedan två intressanta tillämpningsscenarier som visar nyttan av banan kluster och motiverar oss att studera
Detta beslut träder i kraft dagen efter det att det har offentliggjorts i Europeiska unionens officiella tidning. föreslog en vägnätet medveten bana kluster (NEAT) algoritm som upptäcker delbanor som beskriver både täta och mycket kontinuerliga trafikflöden av användaren REF.
NEAT: Road Network Aware Trajectory Clustering
{'venue': '2012 IEEE 32nd International Conference on Distributed Computing Systems', 'journal': '2012 IEEE 32nd International Conference on Distributed Computing Systems', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}