Abstrakt. Framsteg inom trådlös och mobil teknik översvämmar oss med mängder av rörliga objektdata som utesluter alla medel för manuell databehandling. Volymen av data som samlats in från positionssensorer för mobiltelefoner, handdatorer, eller fordon, trotsar människans förmåga att analysera strömmen av indata. Å andra sidan, stora mängder insamlade data döljer intressanta och värdefulla kunskapsmönster som beskriver beteendet hos rörliga objekt. Således, nya algoritmer för gruvdrift rörliga objekt data krävs för att gräva fram denna kunskap. En viktig funktion för det mobila objekthanteringssystemet är förutsägelsen om ett objekts okända plats. I detta dokument introducerar vi ett data mining förhållningssätt till problemet med att förutsäga platsen för ett rörligt objekt. Vi minerar databasen med rörliga objekt platser för att upptäcka frekventa banor och rörelse regler. Sedan matchar vi banan för ett rörligt objekt med databasen med rörelseregler för att bygga en probabilistisk modell av objektets placering. Experimentell utvärdering av förslaget visar på exakthet i förutsägelserna nära 80 %. I vårt ursprungliga bidrag ingår utarbetandet av modellen för lokaliseringsprognoser, utformningen av en effektiv gruvalgoritm, införandet av strategier för matchning av rörelseregler och en grundlig experimentell utvärdering av den föreslagna modellen.
Morzy m.fl. REF införde en datautvinningsmetod för att förutsäga platsen för ett föremål som rör sig.
Mining Frequent Trajectories of Moving Objects for Location Prediction
{'venue': 'In: Perner, P. (eds) MLDM 2007. LNAI', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}