Preliminär mobil ansågs vara en enhet för att underlätta mänskliga anslutningar. Men idag konsumtionen av denna enhet har utvecklats till en plattform för spel, webbsurfing och GPS-aktiverade program. Inbäddning av GPS i handhållna enheter, ändrade dem till viktiga anläggningar för insamling av kursdata. Rå GPS-bana data är en serie av punkter som innehåller dold information. För att avslöja dold information i spår, bana data analys behövs. En av de mest fördelaktiga dolda informationen i bandata är användaraktivitetsmönster. I varje mönster finns det flera stopp och rörelser som identifierar användare besökta platser och uppgifter. I detta dokument föreslås ett tillvägagångssätt för att upptäcka användares dagliga aktivitetsmönster från GPS-banor med hjälp av föreningsregler. Att hitta användarmönster kräver extrahering av användarens besökta platser från stopp och rörelser av GPS-banor. För att lokalisera stopp och rörelser har vi implementerat en platsigenkänningsalgoritm. Efter utvinning av besökspunkter en avancerad förening regel gruvdrift algoritm, som kallas Apriori användes för att extrahera användaraktivitet mönster. Denna studie beskrev att det finns användbara mönster i varje bana som kan uppstå från rå GPS-data med hjälp av förening regel gruvteknik för att ta reda på om flera användares beteende i ett system och kan användas i olika platsbaserade applikationer.
I REF föreslås ett tillvägagångssätt för att upptäcka användares dagliga aktivitetsmönster från GPS-banor med hjälp av föreningsregler.
SPATIO-TEMPORAL PATTERN MINING ON TRAJECTORY DATA USING ARM
{'venue': None, 'journal': 'ISPRS - International Archives of the Photogrammetry, Remote Sensing and Spatial Information Sciences', 'mag_field_of_study': ['Geography']}