Abstract-existing förutsägelse metoder i flytta objekt databaser kan inte förutsäga platser exakt om frågetiden är långt från den nuvarande tiden. Även för en nära framtid förutsägelse, de flesta tekniker antar banan av ett objekts rörelser kan representeras av några matematiska formler av rörelsefunktioner baserade på dess senaste rörelser. Ett objekts rörelser är dock mer komplicerade än vad de matematiska formlerna kan representera. Förutsägelse baserad på ett objekts bana mönster är ett kraftfullt sätt och har undersökts av flera arbete. Men deras främsta intresse är hur man upptäcker mönster. I detta dokument presenterar vi ett nytt förutsägelsesätt, nämligen The Hybrid Prediction Model, som uppskattar ett objekts framtida platser baserat på dess mönsterinformation samt befintliga rörelsefunktioner med hjälp av objektets senaste rörelser. Specifikt, ett objekts bana mönster som har ad-hoc former för förutsägelse upptäcks och sedan indexeras av en ny åtkomstmetod för effektiv frågebehandling. Dessutom presenteras två frågebehandlingstekniker som kan ge exakta resultat för både nära och avlägsen tid prediktiva frågor. Våra omfattande experiment visar att föreslagna tekniker är mer exakta och effektiva än befintliga prognossystem.
De vektorbaserade prediktionsmodellerna kanske inte är lämpliga för beräkning av mobilt användarbeteende, eftersom ett objekts rörelser är mer komplexa än vad de matematiska formlerna kan representera REF.
A Hybrid Prediction Model for Moving Objects
{'venue': '2008 IEEE 24th International Conference on Data Engineering', 'journal': '2008 IEEE 24th International Conference on Data Engineering', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}