Abstract-Den blomstrande industrin av platsbaserade tjänster har samlat en enorm samling av användares lokaliseringsvägar av körning, cykling, vandring, etc. I detta arbete undersöker vi problemet med att upptäcka den mest populära rutten (MPR) mellan två platser genom att observera resebeteenden många tidigare användare. Denna nya fråga är till nytta för resenärer som frågar vägbeskrivning eller planerar en resa i en okänd stad / område, eftersom historiska reseupplevelser kan avslöja hur människor brukar välja vägar mellan platser. För att uppnå detta mål, utvecklar vi först en koherens Expanderande algoritm för att hämta ett överföringsnätverk från råa banor, för att indikera alla möjliga rörelser mellan platser. Därefter tillämpas den Absorberande Markov Chain modellen för att härleda en rimlig överföring sannolikhet för varje överföring nod i nätverket, som sedan används som popularitetsindikator i sökfasen. Slutligen föreslår vi en maximal sannolikhet Produktalgoritm för att upptäcka MPR från ett överföringsnätverk baserat på popularitetsindikatorerna på ett brett sätt, och vi illustrerar resultaten och prestandan av algoritmen genom omfattande experiment.
Referens REF presenterade en algoritm för att fastställa överföringsnätverksmodellen för en samling historiska banor och använde den absorberande Markov-kedjemodellen för att härleda överföringsannodernas sannolikhet för överföring.
Discovering popular routes from trajectories
{'venue': '2011 IEEE 27th International Conference on Data Engineering', 'journal': '2011 IEEE 27th International Conference on Data Engineering', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}