Drivs av utvecklingen av positioneringsteknik och populariteten av platsdelningstjänster, har semantiska-berikade bana data blivit oöverträffat tillgängliga. De sekventiella mönster som döljs i sådana data, när de definieras och extraheras på rätt sätt, kan i hög grad gynna uppgifter som riktad reklam och stadsplanering. Tyvärr, klassiska sekventiella mönster gruvalgoritmer som utvecklats för transaktionsdata kan inte effektivt gruvmönster i semantiska banor, främst eftersom platserna i det kontinuerliga utrymmet inte kan betraktas som oberoende "poster". I stället måste liknande platser grupperas för att tillsammans bilda frekventa sekventiella mönster. Med det sagt, det är fortfarande en utmanande uppgift att bryta vad vi kallar finkorniga sekventiella mönster, som måste tillfredsställa rumslig kompaktitet, semantisk konsistens och tidskontinuitet samtidigt. Vi föreslår SPLITTER att effektivt bryta sådana finkorniga sekventiella mönster i två steg. I det första steget, den hämtar en uppsättning rumsligt grova mönster, var och en ansluten med en uppsättning av bana sippets som exakt registrerar mönstrets förekomster i databasen. I det andra steget bryter SPLITTER varje grovt mönster till finkorniga på ett uppifrån-och-ner-sätt, genom att gradvis upptäcka täta och kompakta kluster i ett högre dimensionerat utrymme som spänns av snipporna. SPLITTER använder en effektiv algoritm som kallas viktad snippet skifte för att upptäcka sådana kluster, och utnyttjar en split-and-conquer strategi för att påskynda top-down mönster uppdelningsprocessen. Våra experiment på både verkliga och syntetiska datauppsättningar visar effektiviteten och effektiviteten hos SPLITTER.
Splitter REF gräver ut finkorniga sekventiella mönster i semantiska banor.
Splitter: Mining Fine-Grained Sequential Patterns in Semantic Trajectories
{'venue': 'PVLDB', 'journal': 'PVLDB', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}