Utvecklingen inom positioneringstekniken har gjort det möjligt för oss att samla in en enorm mängd rörelsedata från rörliga föremål, såsom människor, djur och fordon. Uppgifterna inbäddar rik information om sambanden mellan rörliga objekt och har tillämpningar inom många områden, t.ex. i ekologiska studier och människabeteendestudier. Tidigare har vi föreslagit ett system MoveMine som integrerar flera start-of-art rörelse gruvmetoder. Den innehåller dock inte de senaste metoderna för relationsmönsterbrytning. Således föreslår vi att utöka MoveMine till MoveMine 2.0 genom att lägga till betydande nya metoder i gruvdrift dynamiska relationsmönster. Nytillkomna metoder fokuserar på två typer av parvisa relationsmönster: i) attraktion/undvikande förhållande och ii) följande mönster. Ett användarvänligt gränssnitt är utformat för att stödja interaktiv undersökning av resultatet och ger flexibilitet i inställningsparametrar. MoveMine 2.0 testas på flera typer av verkliga dataset för att säkerställa dess praktiska användning. Vårt system tillhandahåller användbara verktyg för domänexperter för att få insikter om verkliga dataset. Samtidigt kommer det att främja ytterligare forskning i relation gruvbrytning från flytta objekt.
Och Wu et al. REF uppgraderade MoveMine ytterligare till version 2.0 genom att lägga till betydande nya metoder (t.ex. parvisa relationsmönster och följande mönster) för att hitta dynamiska relationsmönster.
MoveMine 2.0: Mining Object Relationships from Movement Data
{'venue': 'PVLDB', 'journal': 'PVLDB', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}