ABSTRACT Frekvent ruttmönsterbrytning från personliga bandata är grunden för lokaliseringsmedvetenhet och lokaliseringstjänster. Eftersom personuppgifterna är mycket osäkra kan dock de flesta befintliga metoder endast hitta korta och ofullständiga vägmönster. I detta dokument föreslås ett nytt tillvägagångssätt för upptäckt av frekventa vägmönster baserade på banabstraction. Först, bana partition, platsextraktion, dataförenkling och vanliga segment upptäckt används för att abstrakta bana data, konvertera dessa banor till vanliga segment temporal sekvenser (STS) och generera 1-vanliga objekt. Sedan föreslås ett mönster gruvalgoritm baserat på den rumsliga-temporala adjacensförhållande. Denna algoritm använder begränsningsmekanismen och dubbelriktad projicerad databas för att bryta frekventa ruttmönster från STS. Baserat på den verkliga GeoLife bana data, de experimentella resultaten indikerar att den föreslagna metoden har bättre prestanda och kan hitta längre rutt mönster än andra för närvarande tillgängliga metoder. INDEX TERMS Personlig bana, data mining, bana abstraktion, frekvent mönster gruvdrift.
Fu m.fl. REF undersökte ruttmönster från personlig bana med hjälp av en stegvis bana abstraktionsalgoritm.
Mining Frequent Route Patterns Based on Personal Trajectory Abstraction
{'venue': 'IEEE Access', 'journal': 'IEEE Access', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}