I detta arbete undersöker vi Markov Chains prestanda med avseende på modellering av semantiska banor och förutsägelse av framtida platser. I den första delen undersöker vi om och i vilken utsträckning den semantiska nivån av semantiska banor påverkar den prediktiva prestandan hos en rumslig Markov-modell. Det kan visas att valet av semantisk nivå vid beskrivning av banor har en betydande inverkan på modellernas noggrannhet. Högnivåbeskrivningar leder till bättre resultat än lågnivåbeskrivningar. Den andra delen introducerar en flerdimensionell Markov Chain-konstruktion som förutom platser tar hänsyn till ytterligare kontextinformation, såsom tid, dag och användarnas verksamhet. Även om den respektive metoden kan överträffa vår baslinje, skulle vi också kunna identifiera vissa begränsningar. Dessa beror främst på dess känslighet för små träningsdatauppsättningar. Vi försöker att lösa denna fråga, bland annat genom att lägga till en semantisk likhetsanalyskomponent till vår modell som tar den varierande roll platser varje gång på grund av det respektive syftet att besöka den specifika platsen uttryckligen beaktas. För att fånga den tidigare nämnda dynamiken definierar vi en enhet, som vi kallar Purpose-of-Visit-Dependent Frame (PoVDF). I den tredje delen av detta arbete beskriver vi i detalj det PoVDF-baserade tillvägagångssättet och vi utvärderar det mot den flerdimensionella Markov Chain-modellen samt med en semantisk bana gruvdrift och prefix trädbaserad modell. Vår utvärdering visar att det PoVDF-baserade tillvägagångssättet överträffar konkurrensen och lägger en solid grund för vidare utredning.
Karatzoglou m.fl. REF undersökte prestandan hos Markov-kedjor med avseende på modellering av semantiska banor och förutsägelse av framtida platser, och föreslog semantiska-förstärkta flerdimensionella Markov-kedjor på semantiska banor för att förutsäga framtida platser.
Semantic-Enhanced Multi-Dimensional Markov Chains on Semantic Trajectories for Predicting Future Locations †
{'venue': 'Sensors (Basel, Switzerland)', 'journal': 'Sensors (Basel, Switzerland)', 'mag_field_of_study': ['Engineering', 'Medicine', 'Computer Science']}