Abstrakt. Vi beskriver en metod som kallas Predestination som använder en historia av en förares destinationer, tillsammans med data om körbeteenden, för att förutsäga var en förare går som en resa fortskrider. Körbeteenden inkluderar typer av destinationer, köreffektivitet, och resa tider. Förutom att överväga tidigare besökta destinationer utnyttjar Predestination en öppen modelleringsmetod som beaktar sannolikheten för att användare besöker tidigare oobserverade platser baserat på trender i data och bakgrundsegenskaper på platser. Detta gör det möjligt för vår algoritm att smidigt övergå mellan "out of the box" utan träningsdata till mer fullt utbildade med ökande antal observationer. Flera delar av analysen sammansmältes via Bayesian inference för att producera en probabilistisk karta över destinationer. Vår algoritm utbildades och testades på hold-out data från en databas över GPS-körningsdata som samlats in från 169 olika försökspersoner som körde 7 335 olika resor.
Krumm m.fl. I den metod som lagts fram av REF och som beaktar sannolikheten för att användare besöker tidigare oobserverade platser på grundval av trender i undersökningsdata, t.ex. köreffektivitet, restid osv., och bakgrundsegenskaper hos platser, t.ex. mark- och vattentäcke.
Predestination: Inferring Destinations from Partial Trajectories
{'venue': 'Ubicomp', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}