Den ökande genomträngligheten hos lokaliseringsförvärvsteknik (GPS, GSM-nät osv.) leder till insamling av stora spatiotemporala dataset och till möjligheten att upptäcka användbar kunskap om rörelsebeteende, vilket främjar nya tillämpningar och tjänster. I detta dokument går vi mot denna riktning och utvecklar en förlängning av det sekventiella mönster gruvparadigm som analyserar banorna för rörliga objekt. Vi introducerar banamönster som koncisa beskrivningar av frekventa beteenden, både i fråga om utrymme (dvs. de områden i rymden som besöks under rörelser) och tid (dvs. längden på rörelser). I detta sammanhang ger vi en allmän formell redogörelse för det nya gruvproblemet och studerar sedan flera olika momentiationer av olika komplexitet. De olika tillvägagångssätten utvärderas sedan empiriskt över verkliga data och syntetiska riktmärken och jämför deras styrkor och svagheter.
Till exempel införde REF banan mönster som frekventa beteenden i termer av både tid och rum, där de frekventa banan mönster beräknas baserat på givna tröskelvärden.
Trajectory pattern mining
{'venue': "KDD '07", 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}