Sammanfattning av denna webbsida: På grund av den senaste tidens explosionsartade tillväxt av lokaliseringsmedvetna tjänster baserade på mobila enheter är det allt viktigare att förutsäga nästa plats för en användare för att möjliggöra proaktiva informationstjänster. I detta dokument introducerar vi ett datadrivet ramverk som syftar till att förutsäga användarens nästa platser med hjälp av hans/hennes tidigare besöksmönster analyserade från mobila enhetsloggar. I synnerhet föreslås begreppet spatiotemporal-periodisk (STP) mönster för att fånga besöken med spatiotemporal periodicitet genom att fokusera på en detalj nivå av plats för varje individ. Därefter presenterar vi algoritmer som extraherar STP-mönster från en användares tidigare besök beteende och förutsäga nästa platser baserat på mönster. De försöksresultat som erhållits med hjälp av en verklig datauppsättning visar att de föreslagna metoderna är effektivare när det gäller att förutsäga användarens nästa plats än de tidigare tillvägagångssätt som i de flesta fall övervägs.
Lee och Al. REF utnyttjade tid, plats och periodicitetsinformation för att effektivt förutsäga en användares nästa plats genom att införa begreppet STP-mönster och tillämpning av gapad sekvensbrytning.
Next Place Prediction Based on Spatiotemporal Pattern Mining of Mobile Device Logs