På grund av den stora mängden banadata som produceras av mobila enheter finns det ett ökande behov av mekanismer för att extrahera kunskap från dessa data. De flesta befintliga verk har fokuserat på de geometriska egenskaperna hos banor, men nyligen framträdde begreppet semantiska banor, där bakgrund geografisk information är integrerad med banan provpunkter. I detta nya koncept, banor observeras som en uppsättning stopp och rörelser, där stopp är de viktigaste delarna av banan. Stopp och rörelser har beräknats genom att testa skärningspunkterna mellan banor med en uppsättning geografiska objekt som ges av användaren. I detta dokument presenterar vi en alternativ lösning med möjlighet att hitta intressanta platser som inte förväntas av användaren. Den föreslagna lösningen är en spatiotemporell klustereringsmetod, baserad på hastighet, för att arbeta med enstaka banor. Vi jämför de två olika tillvägagångssätten med experiment på verkliga data och visar att beräkning av stopp med hjälp av hastighetsbegreppet kan vara intressant för flera tillämpningar.
I Ref föreslås en klustermetod baserad på hastighetsmätning för att skilja mellan stopp och rörelser i en och samma bana.
A clustering-based approach for discovering interesting places in trajectories
{'venue': "SAC '08", 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}