I detta dokument undersöker vi problemet med att rekonstruera dolda banor från ett kollektiv av separata rumsliga temporala punkter utan ID-information, med tanke på antalet dolda banor. Utmaningen är trefaldig: brist på meningsfulla funktioner, data gleshet och saknade banlänkar. Vi föreslår ett nytt tillvägagångssätt som kallas Hidden Trajectory Reconstruction (HTR). Från ett informationsteoretiskt perspektiv utformar vi fem nya temporalfunktioner och kombinerar dem till en latent rumslig-temporal Feature Vector (LSTFV) för att karakterisera dynamiken i en enda rumslig temporalpunkt. De föreslagna egenskaperna kan skilja mellan rumsliga och tidsmässiga punkter mellan olika banor. För att övervinna data gleshet, vi montera LSTFVs till en gles Temporal Feature Tensor (TF-Tensor) och föreslå en algoritm som kallas Parallel Iterative Collaborative Caimation of Sparse Tensor (PICAST). PICAST approximerar TF-Tensor genom att sönderdela den till en tensorprodukt av en lågvärdig kärnidentitets tensor och tre täta faktormatriser med en splitter-och-konquer-strategi. För att uppnå en tät ungefärlig tensor med god noggrannhet och effektivitet minimerar PICAST ett gleshetsmått och säkrar ytterligare en matris av statiska geografiska regionegenskaper. För att återställa de saknade banlänkarna föreslår vi en kartläggning, Cross-Temporal Connectivity Preserving Transformation (CTCPT), för att kartlägga LSTFVs av de separata rumsligatemporala punkter till ett inneboende utrymme som kallas Cross-Temporal Connectivity Preserving Space (CTPPS). CTCPT använder CrossTemporal Connectivity (CTC) för att utvärdera om två rumsligatemporala punkter tillhör samma bana och om de gör det, hur stark anslutningen mellan dem är. På grund av CTCPT kan de dolda banorna rekonstrueras från kluster som genereras i CTCPS av en klusteralgoritm. Äntligen verifierar de omfattande experimenten på syntetiska dataset och verkliga dataset effektiviteten och effektiviteten hos våra algoritmer.
Yang m.fl. REF undersöker problemet med att rekonstruera dolda banor från en samling separata rumsliga-temporala punkter där banlänkar är okända.
Efficient Hidden Trajectory Reconstruction from Sparse Data
{'venue': "CIKM '16", 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}