Abstract-Airport bagagehantering är en viktig del av luftfartsindustrin. Men av flera skäl varje år är ett stort antal väskor felhanterade (t.ex. lämnas kvar, skickas till fel flyg, går vilse, etc.), vilket kostar mycket pengar för flygindustrin samt skapar olägenheter och frustration för passagerarna. För att lösa dessa problem föreslår vi en detaljerad metod för gruvriskfaktorer från RFID (Radio Frequency Identification) bagage spårningsdata. Faktorerna bör identifiera potentiella problem i bagagehanteringen. Uppgifterna om bagagespårning är dock låga och inte direkt tillgängliga för att hitta sådana faktorer. Dessutom är bagagespårningsdata mycket obalanserade, till exempel våra experimentella data, som är en stor verklig datauppsättning från de skandinaviska länderna, innehåller bara 0,8 % felbehandlade väskor. Denna obalans medför svårigheter för de flesta datautvinningsmetoder. I dokumentet presenteras detaljerade steg för förbearbetning av obearbetade råa spårningsdata för analys på högre nivå och hantering av obalansproblemet. Vi delar upp datamängden baserat på ett antal relevanta faktorer och hittar den bästa klassificeringen för var och en av dem. Papperet rapporterar om en omfattande experimentell studie med verkliga RFID bagage spårningsdata och det visar att den föreslagna metoden resulterar i en stark klassificering, och kan hitta intressanta konkreta mönster och avslöja användbara insikter i data.
I REF analyseras RFID bagagespårningsdata för gruvriskfaktorer i offlinescenariot.
Mining Risk Factors in RFID Baggage Tracking Data
{'venue': '2015 16th IEEE International Conference on Mobile Data Management', 'journal': '2015 16th IEEE International Conference on Mobile Data Management', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}