Abstract Advances inom trådlös kommunikation och mikroelektronikteknik har möjliggjort utveckling av lågeffektmikrosensorer och utbyggnad av storskaliga sensornätverk. Med förmågan att genomträngande övervakning kan sensornätverk vara mycket användbara i många kommersiella och militära applikationer för insamling och behandling av miljödata. En av de mycket intressanta forskningsfrågorna är energibesparingen i objektspårningssensornätverk (OTSNs). De flesta tidigare studier fokuserade dock endast på aspekten av rörelsebeteendeanalys eller lokaliseringsspårning och tog inte hänsyn till de tidsmässiga egenskaperna, som är mycket kritiska i OTSNs. I detta dokument föreslår vi en ny data mining metod som heter TMP-Mine med en särskild datastruktur som heter TMP-Tree för att upptäcka temporal rörelse mönster effektivt. Så vitt vi vet är detta den första studien som utforskar frågan om att upptäcka temporala rörelsemönster som innehåller både rörelse och tidsintervall samtidigt. Genom empirisk utvärdering av olika simuleringsförhållanden visar sig TMP-Mine leverera utmärkta prestanda när det gäller noggrannhet, utförandeeffektivitet och skalbarhet.
Tseng och Lin tillämpar en trädbaserad struktur i REF för att upptäcka temporal rörelsemönster från sensordata, som innehåller både rörelse- och tidsintervall.
Mining temporal moving patterns in object tracking sensor networks
{'venue': 'International Workshop on Ubiquitous Data Management', 'journal': 'International Workshop on Ubiquitous Data Management', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}