Abstrakt. Problemet med gruvdrift spatiotemporala mönster är att hitta sekvenser av händelser som förekommer ofta i spatiotemporala dataset. Spatiotemporala dataset lagrar utvecklingen av objekt över tid. Exempel är sekvenser av sensorbilder av ett geografiskt område, data som beskriver enskilda objekts läge och rörelse över tiden, eller data som beskriver utvecklingen av naturfenomen, såsom skogstäckning. De upptäckta mönstren är sekvenser av händelser som inträffar oftast. I detta dokument presenterar vi DFS_MINE, en ny algoritm för snabb gruvdrift av frekventa spatiotemporala mönster i miljödata. DFS_MINE, som namnet antyder, använder en djup-första-Sök-liknande strategi till problemet som möjliggör mycket snabba upptäckter av långa sekventiella mönster. DFS_MINE utför databassökningar för att upptäcka frekventa sekvenser snarare än att förlita sig på information lagrad i huvudminnet, vilket har fördelen att mängden utrymme som krävs är minimal. Tidigare metoder använder ett Breadth-First-Search-liknande tillvägagångssätt och är inte effektiva för att upptäcka långa frekventa sekvenser. Dessutom kräver de lagring i huvudminnet alla förekomster av varje sekvens i databasen och som ett resultat, den mängd utrymme som behövs är ganska stor. Experiment visar att I / O kostnaden för databasen skannar kompenseras av effektiviteten i DFS-liknande tillvägagångssätt som säkerställer snabb upptäckt av långa frekventa mönster. DFS_MINE är också idealisk för gruvdrift frekvent spatiotemporala sekvenser med olika rumsliga granulariteter. Spatial granularitet hänvisar till hur fin eller hur allmän vår syn på det utrymme vi undersöker är.
Tsoukatos m.fl. REF mine frekventa sekvenser av icke spatiotemporala värden för regioner.
Efficient mining of spatiotemporal patterns
{'venue': 'In Proc. of Symposium on Advances in Spatial and Temporal Databases', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}