Modern maskininlärningsteknik ger robusta metoder för datadriven modellering och kritisk informationsextrahering, medan mänskliga experter har fördelen av att ha hög intelligens och domänspecifik expertis. Vi kombinerar kraften hos de två för anomali upptäckt i GPS-data genom att integrera dem genom en visualisering och människa-dator interaktionsgränssnitt. I det här dokumentet introducerar vi GPSvas (GPS Visual Analytics System), ett system som upptäcker avvikelser i GPS-data med hjälp av visuell analys: en villkorlig slumpmässig fält (CRF) modell används som maskininlärning komponent för anomali upptäckt i strömmande GPS-spår. En visualiseringskomponent och ett interaktivt användargränssnitt byggs för att visualisera dataströmmen, visa signifikanta analysresultat (dvs. anomalier eller osäkra predikationer) och dold information som extraheras av anomaliens detektionsmodell, vilket gör det möjligt för mänskliga experter att observera databeteendet i realtid och få insikter i dataflödet. Mänskliga experter ger vidare vägledning till maskininlärningsmodellen genom interaktionsverktygen; inlärningsmodellen förbättras sedan stegvis genom ett aktivt inlärningsförfarande.
Liao m.fl. I REF föreslogs en metod för att upptäcka avvikelser genom att modellera data från taxisond med hjälp av villkorade slumpmässiga fält (CRF).
Anomaly detection in GPS data based on visual analytics
{'venue': '2010 IEEE Symposium on Visual Analytics Science and Technology', 'journal': '2010 IEEE Symposium on Visual Analytics Science and Technology', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}